概览
开发者通常从安装 Ollama、下载模型并从终端启动开始。相同的模型运行时可以支持本地实验、应用开发和代理工作流程，然后团队决定是否需要云支持的模型。
从笔记本到云的开放模型执行
最适合的用户是需要控制模型选择和部署环境的技术用户。AI 工程师、全栈开发者、研究团队、创始人和运营人员可以使用 Ollama 评估开放模型、驱动内部原型、测试代理行为或运行关键任务工作负载，而无需永久依赖远程推理。
- 从终端安装本地模型运行时，开始运行开放模型，无需配置完整的机器学习堆栈。
- 下载并启动模型，用于私有实验、离线工作、可复现测试或连接受限的开发环境。
- 将开放模型连接到应用和代理工具，包括围绕 OpenClaw、Claude Code 及类似开发者助手的工作流程。
- 使用 Ollama 云处理更大模型、并行请求及超出本地硬件实际限制的工作负载。
- 通过本地执行选项保持敏感工作流程在用户控制之下，并声明不使用客户数据进行训练。
Ollama 在 AI 工程工作流程中的定位
本地优先的模型层与选择性扩展
入门围绕直接下载或终端安装命令构建，随后从 Ollama 的模型库中选择模型。开发者可以使用文档学习命令、本地运行模型，并连接兼容的应用或代理。创建 Ollama 账户可解锁包含的云选项，而付费的 Pro 和 Max 计划则增加并发云模型使用量以应对更重的工作负载。这保持了个人开发者的简单入门路径，同时为需要更快托管执行的团队提供升级途径。
当团队希望获得开放模型的灵活性，同时不失去本地、离线或托管云容量运行选项时，Ollama 最具吸引力。
开始使用 Ollama
Ollama 的突出之处在于它将本地模型执行视为默认而非高级部署目标。对于评估开放模型、构建代理或保护敏感工作流程的开发者，它提供了一条从基于终端的实验直接通向可选云加速的路径，而无需改变整体操作模型。
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Ollama
Ollama Inc. 构建用于跨本地和云环境工作的开放 AI 模型基础设施。公司专注于开发者可访问性、模型分发、离线执行以及为构建 AI 应用和代理的团队提供可扩展托管容量。
Ollama 为开发者提供了一种实用方式，从本地机器运行开放 AI 模型，同时在需要时保持通向云规模执行的路径。该产品以命令行安装和模型运行时为核心，允许用户下载模型、本地启动推理，并将开放模型后端连接到应用或代理。其云服务扩展了该工作流程，提供数据中心级硬件上的更大模型、更高的并行度以及可选的网络感知响应。Ollama 对于希望进行私有本地实验的工程师、需要可控模型层的代理构建者以及希望使用开放模型工作流程而不必将每个请求提交给托管 API 的技术团队非常有用。其核心吸引力在于能够离线启动，保持数据所有权清晰，并在工作负载超过本地硬件时通过 Ollama 账户选择性扩展。
ollama.com/
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