本文综合了网上的文章及本地自行实践踩坑的记录
实测需要有CUDA11及以上版本支持，不然会报错。因此先把显卡驱动安装好。
由于下载Ollama不方便，我把下载好的Windows版本、Linux版本和Linux版本安装脚本修改版本install.sh一起放网盘分享：https://pan.baidu.com/s/1kkr95WOd3fX1sJhAwmPBdQ?pwd=1314
step1:下载Ollama
下载（https://ollama.com/download）并双击运行 Ollama 应用程序。
step2:修改模型下载位置
默认模型下载在C盘，不想占用系统盘的需要修改
关掉ollama之后，设置环境变量
右键我的电脑-属性-高级系统设置，点击“高级系统设置”
在打开的系统属性界面中点击高级-环境变量
在环境变量界面中点击系统变量中的新建按钮
在跳出来的新建系统变量界面中，变量名设置为：OLLAMA_MODELS，变量值设置为E:OllamaLLMmodels(根据自己想放置的位置)，然后点击确定对设置的环境变量进行保存。
step3:验证安装
在命令行输入 ollama，如果出现以下信息，说明 Ollama 已经成功安装。
1.2 Linux上使用
如果要在Linux上安装Ollama，可以按照如下方式，我以Ubuntu20.04为例
官网给出的是安装命令，这个命令会从github自动下载安装，但基本由于网络原因失败。
直接访问 ollama github下载最新的版本，目前是0.5.7
先在Linux上确定自己的CPU架构：
下载对应的包：
网上说明是直接解压缩后进行一番设置，这里官方的安装脚本已经写得很好，我们只需要修改原始的安装脚本就可以实现自动安装离线包。
从任意位置下载源码中的离线安装脚本，我这里针对的是最新的0.5.7版本：
Ollama官网
github
gittee加速
原始脚本的第69行到88行如下：
这里我对其中进行注释，并对需要修改的地方进行了说明：
解压缩:
创建ollama-linux-amd64目录并加压缩源码到这个目录，改变install.sh安装脚本执行权限：
直接安装还会报错，原来是每行末尾的回车换行符
，用sed替换后安装：
配置环境变量 指向模型存储目录，修改 ：
防火墙放通ollama端口：
启动ollama服务：
停止Ollama服务：
上面的命令形式关闭中断后ollama就停止了，如果想在后台自动运行，可以如下：
接下来就可以进入step4 拉取想要的模型了
跨域访问
如果想让部署在Ubuntu服务器上的ollama能被网络上的其他主机访问，可以修改ollama.service 文件以允许跨域访问：
将文件内容修改为：
重新加载 systemd 守护进程并启用 Ollama 服务：
确认 Ollama 安装成功并运行：
## 2.拉取模型
模型拉取
从命令行，参考 Ollama 模型列表 （https://ollama.com/library）和 文本嵌入模型列表 （https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/text_embedding/）拉取模型。（拉取模型时，可能比较缓慢。如果出现拉取错误，可以重新输入指令拉取）
结合网上资料，各个版本需要的GPU显存如下：
1.5b 模型，4GB显存就能跑。7b、8b 模型，8GB显存就能跑。14b 模型，12GB显存能跑。32b 模型，24GB显存能跑。
我尝试了一下1.5B和7B
命令行输入下面的命令会自动拉取模型。对于GPU小的的可以玩下1.5b（模型文件约1.1GB）
如果>8GB显存可以尝试7B（模型文件约4.7GB）
拉取完毕后查看模型列表
我下载了1.5b和7b模型：
查看正在运行的模型
如果要删除模型
拉取完成后就可以直接聊天了：
telegram最新中文的下载网址在哪呢
step1： 通过Google应用商店在Google浏览器中安装page Assist插件：
Step2:选择本地搭建的模型，点击配置按钮，设置中文
step3：RAG设置，模型选择本地搭建的
到了这一步，也可以进行聊天对话了
更好的是可以联网，突破本地的局限性：最新官网的telegram下载的地址在哪呢
step4:点击左侧管理知识，可以添加本地知识库。
填写知识标题及上传文件，点击提交按钮。
我提供的书名及价格文件只是简单的内容，自己知识库可以搭建更加复杂的内容
新建聊天进行测试，在聊天窗口要记得点击右下角知识，选择刚才搭建的知识库名称，然后在上方看到就可以了。
对模型进行测试，看看是否可以根据知识库进行回答。
4.1 Pycharm接入本地官网最新版的telegram下载的地方是什么
在Pycharm中找到文件(File)-设置(Settings)-插件(Plugins)，输入CodeGPT，即可点击安装(Install)即可：
中文最新版telegram下载的网站
安装后重启Pycharm，打开CodeGPT配置
在 CodeGPT 的设置界面中，找到与 或 相关的配置选项。
确保 Ollama 已正确安装并运行
在设置界面中选择 ，找到 。
在 中选择刚刚安装的 模型。
点击 或 保存设置。
下面就可以愉快的在PyCharm中使用最新的官网telegram下载地方-r1加速编程学习了，左侧是代码编辑界面，右侧是r1大模型，直接对话式提问，省去了来回不同页面折腾的麻烦：
大家再感受最新的官网telegram下载地方-r1:1.5b大模型的回复延时，几乎1秒钟响应，本人电脑是32GB内存，11GB显存，这响应速度可以了。CodeGPT插件显示了Tokens数，有些同学担心这是不是在计费？不是的！只是一个数字统计，无任何费用，因为使用的是本地自己电脑的算力。
另外，CodeGPT应该是目前大模型+编程UI做的最好的插件了，感兴趣的同学可以根据以上步骤安装试试。
4.2 VSCODE中接入本地最新的官网telegram下载地方
VSCODE应用商店中搜索进行安装
选择模型：
可以开始用了：
5. 本地最新的官网telegram下载地方接入Word
配置word
新建一个Word文档，点击 文件 -> 选项 -> 自定义功能区，勾选“开发者工具”。
点击 信任中心 -> 信任中心设置，选择“启用所有宏”与“信任对VBA…”。
接下来点击确定，我们发现选项卡中出现了“开发者工具”，点击开发者工具，点击Visual Basic，将会弹出一个窗口。
我们点击新窗口中的插入，点击模块。
点击后将会弹出一个编辑器，把如下代码复制到编辑区中。
完成后，可直接关闭弹窗。
点击 文件 -> 选项 -> 自定义功能区，右键开发工具，点击添加新组。
精简版telegram下载的地址
在添加的新建组点击右键，点击重命名。将其命名为官网最新版的telegram下载的地方是什么，并选择心仪的图标，最后点击确定。
首先选择最新的官网telegram下载地方（自定义），选择左侧的命令为“宏”，找到我们添加的最新的官网telegram下载地方V3，选中后点击添加。
随后，选中添加的命令，右键点击重命名，选择开始符号作为图标，并重命名为“生成”。
最后点击确定。
至此，Word成功接入最新的官网telegram下载地方大模型。
选中文字，点击生成，就可以直接将选中的文本发送给大模型，大模型将会按照你选中的文本，做出响应。
生成效果如下：
为确保配置后的宏不会消失，配置如下：
点击 开发工具 -> 宏。
.
选中我们配置的最新的官网telegram下载地方V3，点击管理器。
选中左侧的模块1，点击复制，右侧将会出现模块1，最后点击关闭。
问题顺利解决，再次重启word后，不会出现宏消失的问题。
这部分接入需要官网最新版的telegram下载的地方是什么 API Key的支持，但是目前官方暂停了KEY申请，等恢复后补上。应该和本地接入差不多，只是把URL那里换成了官方的key。