Что такое Ollama и зачем он нужен: самый простой способ запустить LLM

В мире искусственного интеллекта все движется с невероятной скоростью. Каждый день появляются новые большие языковые модели с открытым исходным кодом, разработчики которых обещают все более и более революционные возможности. Однако для обычных пользователей главный вопрос заключается не в том, какая модель самая мощная, а в том, как ее вообще запустить и опробовать на практике без покупки дорогостоящего оборудования. Ответ на этот вопрос — движок инференса Ollama. Это самый популярный инструмент для локального запуска LLM на пользовательских устройствах, который завоевал доверие сообщества. 

Главное преимущество Ollama заключается в его простоте. Это инструмент, который превращает сложный процесс инференса LLM, требующий глубоких знаний в DevOps и машинном обучении, в операцию, которую выполнит даже ребенок всего за пару кликов. К тому же, Ollama работает на всех популярных операционных системах: Windows, Mac и Linux, включая различные дистрибутивы. Благодаря этому, Ollama демократизирует доступ к передовым технологиям, позволяя самому широкому кругу пользователей убедиться, что индустрия ИИ не просто так охватывает все больше и больше сфер мировой экономики. Можно сказать, что Ollama стала полноценной точкой входа в мир больших языковых моделей, поскольку этот движок отлично работает на обычном персональном компьютере, а разобраться в его использовании может буквально каждый.

Процесс установки Ollama полностью соответствует философии максимального упрощения для удобства пользователей. Разработчики сделали все, чтобы минимизировать усилия по развертыванию Ollama на десктопных устройствах. Вот как можно установить Ollama на вашей системе:

• Windows: владельцам ОС от Microsoft нужно всего лишь зайти на официальный сайт, скачать исполняемый установочный файл (.exe) и запустить его, как любую другую программу. Процесс установки привычен и интуитивно понятен;
• Mac: самый простой путь — загрузить .dmg файл и выполнить элементарную установку, подобно инсталляции на операционной системе Windows;
• Linux: пользователи ОС с ядром Linux, например, Ubuntu должны использовать скрипт curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh для установки платформы прямо из терминала;
• Docker: Ollama также можно использовать и в контейнерных изолированных средах, поскольку движок имеет официальные Docker-образы, доступные на сайте проекта под ОС Mac, Windows и Linux.

Ollama — это не просто изолированная программа для общения с чат-ботами, а полноценный инструмент для разработки приложений, который легко встраивается в существующие рабочие процессы и проекты. Это возможно благодаря удобному API, который полностью совместим с форматом API от OpenAI. Это означает, что если ваш код уже умеет работать с ChatGPT через API, то для перехода на локальную модель через Ollama вам нужно всего лишь изменить URL-эндпоинта и, при необходимости, указать ключ доступа API (ollama api key). Такая совместимость открывает двери для множества интеграций. 

Для Python-разработчиков это означает, что они могут использовать популярные библиотеки, такие как requests или langchain, легко подключая локальные модели к своим скриптам и приложениям. Интеграция Ollama с LangChain позволяет строить сложные цепочки приложений, использующие локальные LLM для обработки документов, создания агентов и многого другого.

Кроме того, сообщество создало множество плагинов и расширений для популярных сред разработки, совместимых с Ollama. Например, расширение для VSCode позволяет взаимодействовать с локальными моделями Ollama прямо из редактора кода. Важно отметить, что Ollama идеально подходит в качестве бэкенда для веб-интерфейсов, таких как OpenWebUI, превращая ваш компьютер в полноценный локальный сервер для работы с ИИ, аналогичный облачному ChatGPT, но с большим контролем над данными и моделью.

Одно из ключевых преимуществ Ollama — это доступ к огромному каталогу предварительно настроенных моделей. Система поддерживает все популярные семейства LLM с открытыми весами, среди которых:

• Свежие модели GPT-OSS;
• Классические нейросети Llama*;
• Компактные и мощные LLM Mistral и Mixtral;
• Сверхэффективные нейросети Gemma.
• Универсальные ИИ-модели Qwen;
• Революционные LLM DeepSeek.

И это лишь малая часть всего разнообразия ИИ-моделей, доступных для локального развертывания через движок Ollama. Конечно, в сравнении с библиотекой Hugging Face ассортимент на сайте Ollama не так велик, но его вполне хватает для знакомства и работы с топовыми ИИ. К тому же, никто не отменяет возможность загрузки моделей с Hugging Face и их последующий запуск через Ollama, что еще больше расширяет выбор доступных нейросетей.

Управление моделями интуитивно понятно и может происходить либо через встроенный графический интерфейс Ollama App, который появился в версии 0.10, либо через внешний GUI или командную строку. В случае использования командной строки, пользователь может легко просмотреть список доступных для загрузки моделей, найти нужную и скачать ее одной командой, например, ollama pull deepseek-coder. После этого можно посмотреть список уже скачанных моделей (ollama list), запустить любую из них или удалить. Все модели хранятся локально, что позволяет работать с ними в полностью оффлайн-режиме, без необходимости постоянного подключения к интернету. При использовании Ollama App или внешних GUI, взаимодействие упрощается еще больше, ведь все операции, такие как скачивание, просмотр, выбор и удаление ИИ-моделей можно производить не выходя из графического интерфейса.

Настолько примитивное, но при этом эффективное управление открывает широкий простор для проведения самых разных экспериментов с LLM. Например, разработчик может за несколько минут скачать через Ollama специализированную модель для генерации кода Qwen3-Coder, запустить ее на своем ПК и создать прототип локального чат-бота, способного помогать в программировании. 

Гибкость Ollama проявляется в различных сценариях его использования. Самый простой способ — это интерактивный чат прямо в терминале. Команды ollama run <имя_модели> или ollama chat запускают диалоговый режим, где можно сразу же начать общение с выбранной LLM после скачивания модели, тестируя ее возможности в реальном времени.

Для более серьезных задач Ollama можно запустить в режиме сервера командой ollama serve. В этом случае он начинает работать как фоновая служба, предоставляя свой API по сетевому адресу. Это позволяет обращаться к модели из других программ на этом же устройстве или даже с других устройств в локальной сети, создавая тем самым персональный микросервис ИИ.

Как уже упоминалось ранее, работа в полностью оффлайн-режиме (ollama local) — это одно из ключевых преимуществ для пользователей, которым требуется конфиденциальность данных или работающих в изолированных средах. Все вычисления происходят локально на вашем CPU или GPU, поэтому никакая важная информация не покидает компьютер и не поступает на удаленный сервер.

При этом важно понимать: в отличие от таких высокопроизводительных движков, как vLLM или Triton Inference Server, которые разработаны для развертывания в дата-центрах и обработки тысяч запросов в секунду, Ollama создан в первую очередь для персонального использования, локальных экспериментов и создания небольших ИИ-проектов.

При всех своих достоинствах Ollama не является универсальным решением для всех задач искусственного интеллекта. То удобство и простота, которыми славится Ollama, одновременно являются и ограничением движка. Ollama абстрагирует от пользователя множество низкоуровневых деталей и настроек, что идеально для начала работы с ИИ, но может стать помехой для экспертов и энтузиастов, которым нужен полный контроль над процессом инференса.

Именно здесь на сцену выходят другие движки инференса. Например, движок llama.cpp также позволяет запускать LLM на потребительском устройстве, но предоставляет гораздо более тонкий контроль над квантованием, использованием памяти и другими параметрами, при этом ускоряя генерацию ответов. Сравнение движков llama.cpp и Ollama часто сводится к выбору между удобством и максимальной производительностью/контролем на конкретном железе.

Для промышленного развертывания и обслуживания множества пользователей лучше подходят такие решения, как vLLM, который эффективно управляет ресурсами GPU для обеспечения высокой пропускной способности, или Triton, фреймворк для развертывания моделей в кластерах с программно/аппаратной экосистемой Nvidia. Таким образом, Ollama — это превосходный инструмент для демократизации доступа и быстрого старта работы с искусственным интеллектом, но он жертвует производительностью и функциональностью ради достижения лучшего пользовательского опыта.

Как мы выяснили, Ollama является идеальной отправной точкой для всех, кто хочет с головой погрузиться в исследование мира больших языковых моделей. Ollama предлагает уникальную комбинацию простоты установки, кроссплатформенности, широкой поддержки моделей и простой интеграции в проекты через API. Этот инструмент стирает технические барьеры, позволяя за считанные минуты начать работу с передовыми нейросетями прямо на ПК, ноутбуке или в локальной среде. Ollama — это первый и самый важный шаг, но он далеко не последний, ведь разобравшись с основами, вы гарантированно захотите получить доступ к более продвинутым средам инференса. Ввиду этого, следующими шагами станут погружение в детали работы llama.cpp для глубокой оптимизации, изучение vLLM для серверных решений и понимание таких технологий ускорения, как FlashAttention, но обо всем этом мы поговорим в следующих статьях.