Ollama 本地部署教學，2025 最新支援模型，商業應用教學
你是否想在自己的電腦上運行強大的 AI 模型，又擔心資料外洩或網路不穩？別擔心！Ollama 是一個超簡單的開源工具，讓你輕鬆在本地部署大型語言模型（LLM），完全離線運行，私隱有保障！今天這篇 Ollama 教學 會帶你一步步上手，介紹 2025 年最新支援的模型，並分享實用技巧，讓你快速成為本地 AI 高手！💻
內容:
2025 年 Ollama 最新支援模型一覽
Ollama 安裝教學：5 分鐘上手
為什麼中小企需要 Ollama本地部署的AI？
Ollama官網下載: https://ollama.com/
什麼是Ollama本地部署？
Ollama 是一個專為本地部署設計的開源框架，讓你無需依賴雲端服務就能運行 AI 模型。它的優勢超明顯：
- 私隱第一：資料不離開你的電腦，無需上傳到雲端，特別適合注重資料安全的個人或企業。
- 離線運行：斷網也能用，適合處理隱私度高的資料。
- 簡單易用：幾行指令就能啟動，連新手都能快速上手。
- 支援多模型：從輕量到高效，涵蓋 2025 年最新的熱門模型。
就像你在遊戲中找到一個好用的查價工具，Ollama 就是本地 AI 的「神器」，幫你省時省力，還能省錢！
2025 年 Ollama 最新支援模型一覽
Ollama 不斷更新，2025 年支援的模型越來越強大，尤其以 DeepSeek 系列最受矚目。以下是幾個熱門選擇，適合不同需求和硬體：
- DeepSeek-R1:1.5b
- 參數量：1.5 億
- 大小：1.1GB
- 特色：輕量級模型，適合低配電腦（4GB RAM 即可）。支援數學、推理和簡單編碼任務
- 適用場景：學生、個人學習或輕量應用
- DeepSeek-R1:7b
- 參數量：70 億
- 大小：4.7GB
- 特色：性能媲美 OpenAI-o1，適合複雜推理、程式設計和文本生成
- 適用場景：開發者、研究人員或需要高性能的用戶
- DeepSeek-Coder
- 參數量：多種規格（1.5b 至 33b）
- 特色：專為程式設計優化，支援 Python、JavaScript 等多種語言，生成程式碼又快又準
- 適用場景：程式設計愛好者或專業開發者
- Mistral Small 3.1
- 參數量：未知（輕量級）
- 特色：快速推理，適合嵌入式應用或移動設備
- 適用場景：輕量部署或快速原型開發
5. Llama 4 Scout
- 大小：約 3GB（量化版本）
- 特色：輕量級多模態模型，支援文字與圖像處理，擅長快速推理。
- 商業應用：電商產品圖像分析（例如識別商品特徵）、簡易客服對話。
- 優勢：低資源需求，適合中小企業的普通伺服器（8GB RAM 即可）。
6. Llama 4 Maverick
- 大小：約 8GB
- 特色：進階多模態模型，支援複雜圖像理解與文字生成，推理能力媲美高階雲端 AI。
- 商業應用：行銷素材生成（例如從圖片生成廣告文案）、醫療影像初步分析。
- 優勢：適合配備 GPU 的大型企業，處理高解析度圖像效果佳。
7. Qwen 2.5 VL
- 大小：5GB 至 10GB（依版本）
- 特色：高效視覺語言模型，支援多語言文字與圖像，特別擅長亞洲語言（如中文）。
- 商業應用：多語言客服（結合圖片與文字回應）、跨境電商產品描述生成。
- 優勢：對中文支援優異，適合香港及亞洲市場的企業。
8. Google gemma3
- Google Gemma 3 是 Google 在 2025 年 3 月 12 日發布的最新開源 AI 模型系列，基於 Gemini 2.0 的研究技術打造，專為高效能與輕量化設計。
- Gemma 3 提供多模態功能（文字 + 圖像），支援 140+ 種語言，上下文窗口高達 128k tokens，適合從手機到工作站的各種設備。
- 它的模型大小包括 1B、4B、12B 和 27B 參數，靈活適應不同硬體需求。Gemma 3 的出現讓企業和開發者能以低成本在本地部署強大 AI，特別適合注重資料隱私的商業應用。
這些模型就像遊戲裡的裝備，輕量款適合新手，重量級則給硬核玩家！根據你的硬體（CPU 或 GPU）和需求選擇即可
Source: https://ollama.com/blog/multimodal-models
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Ollama 安裝教學：5 分鐘上手
安裝 Ollama 就像裝遊戲外掛一樣簡單！以下是針對 Windows、macOS 和 Linux 的通用步驟：
步驟 1：下載 Ollama
- 前往 ollama.com，點擊「Download」選擇你的作業系統版本。
- Windows/macOS：下載安裝包，雙擊運行即可。
- Linux：開啟終端，輸入以下指令：
bash
Copy
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
這行指令會自動下載並設置環境。
步驟 2：檢查安裝
安裝完成後，開啟終端（Windows 用 PowerShell，macOS/Linux 用 Terminal），輸入：
ollama --version
如果顯示版本號（例如 0.7.x），恭喜你，安裝成功！
步驟 3：拉取模型
選擇一個模型開始吧！以輕量級的 DeepSeek-R1:1.5b 為例：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
這會下載模型到你的電腦（約 1.1GB）。想試更大模型？換成 deepseek-r1:7b 或其他型號。
步驟 4：運行模型
下載完畢後，輸入：
ollama run deepseek-r1:1.5b
這會啟動一個互動介面，你可以直接輸入問題，例如「幫我寫一段 Python 程式」或「解釋量子力學」。模型會即時回應，全部離線運行！
步驟 5：進階玩法（選做）
- API 整合：Ollama 提供本地 API（http://localhost:11434），可嵌入你的應用程式。
- Web 介面：搭配 Open WebUI，打造像 ChatGPT 的圖形介面，超方便！
就像學會查價後能快速賣道具，掌握這些步驟，你就能輕鬆玩轉本地 AI！
硬體需求與優化建議
Ollama 的靈活性讓它適配各種硬體，但不同模型對資源要求不同：
- 最低配置（DeepSeek-R1:1.5b）：4GB RAM，普通 CPU，無需 GPU。
- 推薦配置（DeepSeek-R1:7b）：16GB RAM，4 核心 CPU，有 GPU（NVIDIA/AMD）可加速。
- 高階配置（Llama 3.3 或更大模型）：32GB RAM，高效 GPU（如 RTX 4090）。
優化小撇步：
- 量化模型：選擇量化版本（例如 4-bit 或 8-bit），大幅降低記憶體需求。
- 關閉背景程式：確保電腦資源專注於模型推理。
- 升級硬體：如果預算允許，添購 GPU 或增加 RAM 能顯著提升性能
為什麼中小企需要 Ollama本地部署的AI？
Ollama 是一個專為本地部署設計的開源框架，特別適合對資料隱私敏感的企業。它的核心優勢包括：
- 資料安全：所有資料留在本地，無需上傳雲端，符合 GDPR 等嚴格隱私法規。
- 成本控制：無需訂閱昂貴的雲端 AI 服務，長期省下大筆費用。
- 離線運行：無網路也能用，適合封閉環境（如金融、醫療）。
- 靈活定制：支援多種模型，輕鬆整合到企業應用。
商業應用案例：Ollama 如何幫企業？
以下是幾個真實場景，展示 Ollama 的商業價值：
程式碼生成（科技公司）
- 需求：加速內部工具開發，保障程式碼開發私隱度。
內容行銷
- 需求：快速生成產品描述和廣告文案。
- 解決方案：用 Gemma 2:9b 批量生成文案，人工微調後上架。
知識管理及整理客戶資料
- 需求：整理內部機密及客戶文件，支援多語言查詢，分析及整理客戶資料
- 解決方案：用 Llama 3.3:8b 構建內部知識庫，支援中英查詢。
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