ollama 官网网址：https://ollama.com/

Ollama 属于本地运行大型语言模型的框架。

它的作用主要包括以下几点：
本地运行模型：允许用户在自己的设备上直接运行各种大型语言模型，如 Llama 2、Mistral、Dolphin Phi 等，无需依赖网络连接。
提供简单 API：具备简单的 API，用于创建、运行和管理模型，方便没有经验的用户也能轻松使用。
拥有预构建模型库：其预构建模型库可用于多种任务，如文本生成、翻译、问答、代码生成等。
支持多平台：提供跨平台的支持，涵盖了 macOS、Windows、Linux 以及 Docker 等主流操作系统。
需要 Ollama 的原因如下：
保护数据隐私：模型运行在本地，用户产生的所有数据均存储在本地，可有效保护数据隐私，不受审查。
提高运行效率：对于本地运行的应用程序，能提高效率，消除对网络环境的依赖，尤其在网络不稳定或没有网络的情况下也能正常使用。
方便研究和开发：研究人员可以利用它快速原型化和测试新的 LLM 模型；开发人员能将 LLM 功能集成到自己的应用程序中；爱好者也可以通过它探索和学习 LLM 技术。
实现定制化：用户可以对模型进行定制和微调，以满足特定的需求和偏好。

搜索一下：如何理解，本地运行大模型的框架，相当于，自已做个壳，把大模型，装进来吗，通过 框架壳体，与大模型，交互，可以这样理解呈。这种理解有一定的合理性，但也不***准确。
将本地运行大模型的框架类比为 “自己做个壳把大模型装进来，通过框架与大模型交互”，可以帮助初步理解框架的作用。从某种程度上来说，框架确实像是一个 “壳”：
提供统一接口：就像一个壳将大模型包裹起来，为用户提供了一个统一的、相对简单的接口来与复杂的大模型进行交互。用户不需要深入了解大模型内部的复杂架构和运行机制，只需要通过框架提供的 API 或命令行等方式，就可以方便地调用大模型的功能，比如进行文本生成、问答等操作。以 Ollama 为例，它提供了简单的命令行接口和 API，用户通过执行如ollama run <model>这样的命令就能运行指定模型，并通过输入文本来获取模型的输出。
管理模型运行环境：框架也负责管理大模型运行所需的环境，包括模型权重、配置和数据等的加载和管理，类似 “壳” 对内部物品的收纳和管理。例如，Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个称为 Modelfile 的包中，优化设置和配置细节，包括 GPU 的使用情况，使得模型在本地能够顺利运行。
然而，这种类比也存在一些局限性：
框架不仅仅是简单封装：框架不仅仅是对大模型进行简单的封装，它还提供了许多其他功能。例如，一些框架会对模型进行优化，以提高模型的运行效率和性能，如 vLLM 通过创新的技术减少显存碎片、提高显存利用率等。此外，框架还可能支持模型的微调、多模态功能的集成等，这些功能不仅仅是简单的 “壳” 所能涵盖的。
框架与模型深度融合和协同：框架与大模型之间的关系并非简单的外壳与内部物体的关系，而是深度融合和协同的。框架需要根据大模型的特点和需求来进行设计和优化，以充分发挥大模型的性能。同时，大模型也依赖框架提供的运行环境和接口来实现其功能。例如，Hugging Face Transformers 框架与各种 Transformer 模型紧密结合，提供了丰富的工具和功能来支持模型的训练、评估和部署。

Frameworks for local execution of large models
Frameworks for running large-scale models locally
Frameworks used to run large models on local machines
Frameworks that are used for the local operation of large models
Frameworks for the local running of large language models（如果特指大型语言模型）