大家好，今天我们要讨论的是如何在 Hugging Face Hub 上利用 Ollama 应用程序与 GGUF 模型进行交互。这是一个非常强大的工具，可以让你直接在本地计算机上使用大型语言模型，接下来我将逐步带你了解。

首先，什么是 Ollama 呢？Ollama 是一个基于 llama.cpp 的应用程序，它让用户能够轻松地与 LLMs 互动。你可以直接使用 Hugging Face 上社区创建的任何 GGUF 模型，而无需编写新的 Modelfile。这意味着，你可以利用现有的 45,000 个公共 GGUF 检查点，只需输入一条命令，就能快速运行它们。

如何入门

入门非常简单！首先，你需要在本地应用程序设置中启用 Ollama。接下来，在你想使用的模型页面上，从“使用此模型”下拉菜单中选择 Ollama，比如 bartowski/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF。接下来，使用以下格式的命令运行模型：

ollama run hf.co/{username}/{repository}

注意，你可以使用 hf.co 或 huggingface.co作为域名，这样就更加灵活了。

尝试一些模型

这里有几个推荐的模型，你可以立即尝试：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF
ollama run hf.co/mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF
ollama run hf.co/arcee-ai/SuperNova-Medius-GGUF
ollama run hf.co/bartowski/Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF

自定义量化

Ollama 默认使用 Q4_K_M 量化方案，如果你希望使用不同的量化方案，只需从模型页面的“文件和版本”选项卡中选择你想要的 GGUF 文件，然后在“使用此模型”下拉菜单中选择 Ollama。命令格式如下：

ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}

例如：

ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:IQ3_M

自定义聊天模板和参数

如果你想自定义聊天模板，可以在你的存储库中创建一个名为 template 的新文件。这个模板必须是 Go 模板，下面是一个示例：

{
  
  { if.System}}<|system|>
{
  
  {.System}}<|end|>
{
  
  {end}}{
  
  {if.Prompt}}<|user|>
{
  
  {.Prompt}}<|end|>
{
  
  {end}}<|assistant|>
{
  
  {.Response}}<|end|>

此外，你还可以通过创建名为 system 的新文件来配置系统提示，或者通过创建名为 params 的文件来更改采样参数。确保这个文件是 JSON 格式的，具体的参数列表可以参考相关文档。

总结

总的来说，Ollama 为我们提供了一个非常便捷的方式去利用 Hugging Face Hub 上的 GGUF 模型，无论是研究、开发还是日常使用，都是一个不可多得的工具。如果你对这项技术感兴趣，不妨试试看！感谢大家的收看，我们下次再见！

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