现在开源大模型一个接一个的，而且各个都说自己的性能非常厉害，但是对于我们这些使用者，用起来就比较尴尬了。因为一个模型一个调用的方式，先得下载模型，下完模型，写加载代码，麻烦得很。
对于程序的规范来说，只要东西一多，我们就需要一个集中管理的平台，如管理python 的pip，管理js库的npm等等，而这种平台是大家争着抢着想实现的，这就有了Ollama。
Ollama
Ollama 对于管理开源大模型是认真的，使用起来非常的简单，先看下如何使用：
linux 下的安装：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh等进度条跑完，如果不出意外的话，Ollama就已经安装成功了。
用命令试一试，比如我们想用下Dolphin Phi：
ollama run dolphin-phi提示如下：
pulling manifest pulling 4eca7304a07a... 100%
▕█████████████████████████████████████████████████████████████████████
██████████████████████████▏ 1.6 GB pulling 876a8d805b60... 100% ▕
██████████████████████████████████████████████████████████████████████
█████████████████████████▏ 10 KB pulling a47b02e00552... 100% ▕
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█████████████████████████▏ 106 B pulling 8b586b146d99... 100% ▕
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█████████████████████████▏ 40 B pulling f02dd72bb242... 100%
▕█████████████████████████████████████████████████████████████████████
██████████████████████████▏ 59 B pulling c87a43ded80f... 100%
▕█████████████████████████████████████████████████████████████████████
██████████████████████████▏ 555 B verifying sha256 digest writing manifest
removing any unused layers success >>>有没有一种使用docker的感觉，Ollama 帮我们把大模型下了，还帮我们做了适配，在提示符下就可以使用了：
>>> hi
>>> Hello! How may I assist you today? Do you have any questions or need help with anything specific? I'm here to provide information and support for any inquiries you might have.速度相当的快，但是这是控制台上测试使用的，还是不方便，Ollama还提供了api的方式，Ollama 在安装成功以后，就 已经建立了11434端口：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "dolphin-phi", "prompt":"Why is the sky blue?" }'或者 对话模式：
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "mistral", "messages": [ { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" } ] }'有了api的方式，那想象空间就更大了，让他也想chatgpt 一样，用网页进行访问，还能选择已经安装的模型。
但稍等一下，Ollama的默认配置是只有本地才可以访问，需要配置一下：
找到配置文件：/etc/systemd/system/ollama.servic
添加 Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
结果文件如下：
... [Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" ExecStart=/usr/bin/ollama serve
...重启：
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama这样，在外网就能够使用ip的方式进行访问。
Open WebUI
Open WebUI 适配了Ollama接口，提供了web的方式来访问Ollama的API，用法也非常的简单，用docker的安装方式：
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main如果不是和Ollama 不是安装在同一台下，需要参考github
安装完成后，用浏览器 http://localhost:3000或者 http://ip:3000 打开Open WebUI。就可以看到Open WebUI的界面了。
体验了下Open WebUI，功能还是很完善的，如果安装有问题，可以评论区见。
使用OpenAI
如果你有OpenAI 的key，把key设置到OPENAI_API_KEY 中，这样模型就会出现openai的模型，如下：
选择OpenAI的模型，就可以使用相应模型的回答了。
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