Ollama是建立在llama.cpp开源推理引擎基础上的大模型推理工具框架。得益于底层引擎提供的高效模型推理，以及多硬件适配，Ollama能够在包括CPU、GPU在内的，不同的硬件环境上，运行各种精度的GGUF格式大模型。通过一个命令行就能拉起LLM模型服务。
通过Ollama，开发者可以更好的使用GGUF模型。而当前ModelScope社区上已经托管了数千个优质的GGUF格式的大模型，为了让开发者更方便地把这些模型用起来，社区最近支持了Ollama框架和ModelScope平台的链接，通过简单的 ollama run命令，就能直接加载运行ModelScope模型库上的GGUF模型。
入门非常简单：
设置ollama下启用
ollama serve
ollama run ModelScope任意GGUF模型
ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF
在安装了Ollama的环境上(建议使用>=0.3.12版本)，直接通过上面的命令行，就可以直接在本地运行 Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF模型。
命令行的具体格式为：
ollama run modelscope.cn/{model-id}其中model-id的具体格式为{username}/{model}，例如：
ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUFollama run modelscope.cn/second-state/gemma-2-2b-it-GGUFollama run modelscope.cn/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat-gguf
关于如何安装Ollama，可参考Ollama官方文档（https://ollama.com/download），建议使用>=0.3.12版本。
或者参见这个ModelScope Notebook来完成安装：https://modelscope.cn/notebook/share/ipynb/4a85790f/ollama-installation.ipynb 。
Ollama支持加载不同精度的GGUF模型，同时在一个GGUF模型库中，一般也会有不同精度的模型文件存在，例如Q3_K_M, Q4_K_M, Q5_K等等，入下图所示：
一个模型repo下的不同GGUF文件，对应的是不同量化精度与量化方法。默认情况下，如果模型repo里有Q4_K_M版本的话，我们会自动拉取并使用该版本，在推理精度以及推理速度，资源消耗之间做一个较好的均衡。如果没有该版本，我们会选择合适的其他版本。
此外，您也可以显式配置来指定想要使用的版本。例如:
ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF:Q3_K_M
这里命令行最后的:Q3_K_M选项，就指定了使用Q3_K_M精度的GGUF模型版本，这个选项大小写不敏感，也就是说，无论是:Q3_K_M，还是:q3_k_m，都是使用模型repo里的"qwen2.5-3b-instruct-q3_k_m.gguf" 这个模型文件。当然，您也可以直接指定模型文件的全称，这同样是支持的：
ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF:qwen2.5-3b-instruct-q3_k_m.gguf
Ollama支持通过Modelfile配置文件，来实现大模型推理的参数自定义。ModelScope与Ollama的对接，会根据平台上GGUF模型的信息，自动生成每个模型需要的配置与参数，包括推理模版（Template），模型参数（Parameters）等等，后续我们也将支持模型贡献者在模型repo里，通过特定文件来指定专属的配置，敬请期待 ：）。
