Ollama专栏：从零开始玩转大模型部署

不依赖云端、不用复杂环境， 7 天 手把手带你在本地跑起主流开源 LLM， 完整打通「部署模型 → 调用模型 → 接入业务逻辑 → 搭建真实可用应用」闭环。

🧑‍💻 大模型应用 0 基础也能学
💻 macOS / Windows / Linux / Docker 全平台覆盖
📦 从安装、API 到 LangChain / RAG / Agent 一网打尽
🔐 纯本地部署，数据不出机器更安全
学习目标
1 台本地 AI 工作站
会部署模型 · 会调用模型 · 会接入业务逻辑
适合人群
0 基础 & 工程开发者
想落地 AI 应用，但不想被云端卡住的人
实战产出
1 套本地智能问答 / Agent 系统
可进入真实业务场景，直接上手用

不再只会「调用别人家的 API」，而是 让大模型真正跑在你自己的电脑里。

🎯 这门专栏适合谁？

不管你是 0 基础入门者，还是想把 AI 真正用到业务里的开发者，这门课都帮你从「只会调用」到「自己能部署、能改造、能集成」。

大模型应用 0 基础入门者
从小白到能独立实战
  • 想系统入门本地大模型，但不知道从哪开始？
  • 被各种环境配置、显卡要求劝退过？
  • 对「RAG / Agent」只停留在概念层面？
0 基础可学 完整环境脚本 照着做就能跑起来
想做真正能落地的 AI 应用的人
偏工程实战
  • 后端 / 前端 / 全栈工程师，想把 AI 接进现有系统
  • 个人开发者，想搭建自己的 AI Copilot / 本地助手
  • 技术管理者，想验证本地大模型在团队内的可行性
API 集成 LangChain & LlamaIndex 业务级工程实践
想掌控自己的模型和数据 不想再被云端限流 / 封号 / 价格牵着走 想把副业 / 团队工具升级为智能应用

🚀 学完之后，你具体能做到什么？

不只听概念，每个模块都配套可直接运行的本地项目，帮你真正做出一个「能上手用」的智能系统。

① 会部署模型
  • 在 macOS / Windows / Linux / Docker 上完成 Ollama 安装与配置
  • 学会自定义导入模型、调整模型存储位置
  • 利用本地 GPU 跑起主流开源 LLM
② 会调用模型
  • 全面掌握 Ollama API 使用指南
  • 在 Python / Java / JavaScript / C++ / Golang 中调用模型
  • 轻松接入你现有的服务与业务接口
③ 会接入业务逻辑
  • 在 LangChain 中集成 Ollama（Python & JS 双栈）
  • 使用 LlamaIndex 打造更智能的检索 & RAG 流程
  • 将业务接口 / 数据库 / 文档库串联成完整调用链路
④ 能搭建可视化应用
  • 用 FastAPI 部署可视化对话界面
  • 用 WebUI 快速搭起交互前端
  • 让你的本地模型变成「随时可用的产品」
⑤ 拥有专属 AI Copilot
  • 搭建本地 AI Copilot 编程助手
  • 集成 Dify + Ollama 打造个人 AI 工作流
  • 让你的代码编辑器、终端、工具彻底「AI 化」
⑥ 能做 RAG & Agent 系统
  • 使用 LangChain / LlamaIndex 搭建本地 RAG 应用
  • 实现多步推理、本地工具调用的 Agent 系统
  • 结合 DeepSeek R1 + Ollama 打造强大的本地 RAG 方案

📅 7 天学习节奏：从安装到可用系统，一路通关

每天一个小目标，一步步把「本地 LLM 应用」搭建出来。你可以按节奏跟，也可以按需跳转到自己最关心的模块。

DAY 1
Ollama 入门 & 全平台安装
认识 Ollama 的定位与优势，完成在 macOS / Windows / Linux / Docker 上的安装与基础配置，为后续所有实战打好地基。
DAY 2
自定义模型 & 性能调优
学会导入自定义模型、管理模型存储位置，调整在 GPU 中运行的策略，找到「效果 & 性能」之间最合适的平衡点。
DAY 3
Ollama API 全面实战
掌握 Ollama API 的请求方式与关键参数，在 Python / Java / JavaScript / C++ / Golang 中完成第一次「从代码到模型」的闭环调用。
DAY 4
接入 LangChain：让模型真正「可编排」
在 Python 与 JavaScript 中使用 LangChain 集成 Ollama，把模型、工具、记忆、检索串联起来，构建可复用的 AI 工作流积木。
DAY 5
FastAPI & WebUI：做出可视化对话页面
用 FastAPI 部署后端接口，用 WebUI 或前端组件搭建对话界面，让你的本地模型拥有一个真正可以交互的「产品形态」。
DAY 6
AI Copilot & 本地助手实战
搭建本地 AI Copilot 编程助手，结合 Dify 接入 Ollama 的本地模型，把 AI 深度嵌入到你的编码和日常工作流中。
DAY 7
RAG & Agent：从问答到智能体闭环
使用 LangChain / LlamaIndex 搭建本地 RAG 应用，基于企业/个人文档做高质量问答，并借助 DeepSeek R1 + Ollama 实现有推理能力的本地 Agent 系统。

🧩 完整专栏目录：每一节都对接一个实用场景

不是罗列 API，而是围绕真实使用场景来拆解知识点：从环境、到调用、到集成、到应用落地，一条线贯穿。

模块 1 · Ollama 介绍

搞清楚「为什么选 Ollama」，不再被工具选择困扰。

  • 1. Ollama 介绍：定位、生态、优势以及和云端方案的对比
模块 2 · 全平台安装与配置

让你的任意一台机器，都可以成为本地 AI 工作站。

  • 2.1. Ollama 在 macOS 下的安装与配置
  • 2.2. Ollama 在 Windows 下的安装与配置
  • 2.3. Ollama 在 Linux 下的安装与配置
  • 2.4. Ollama 在 Docker 下的安装与配置
模块 3 · 模型管理与自定义

让模型真正为你所用，而不是只能「按官方预设」使用。

  • 3.1. 自定义导入模型
  • 3.2. 自定义模型存储位置
  • 3.3. 自定义在 GPU 中运行
模块 4 · Ollama API 全语言调用

用你最熟悉的语言，最快速把模型接入你的项目。

  • 4.1. Ollama API 使用指南
  • 4.2. 在 Python 中使用 Ollama API
  • 4.3. 在 Java 中使用 Ollama API
  • 4.4. 在 JavaScript 中使用 Ollama API
  • 4.5. 在 C++ 中使用 Ollama API
  • 4.6. 在 Golang 中使用 Ollama API
模块 5 · 与 LangChain 的深度集成

让模型具备记忆、检索、工具调用能力，是迈向 Agent 的关键。

  • 5.1. Ollama 在 LangChain 中的使用 - Python 集成
  • 5.2. Ollama 在 LangChain 中的使用 - JavaScript 集成
模块 6 · 搭建本地可视化对话界面

再强的模型也需要一个顺手的界面，这一模块帮你把「工具」变成「产品」。

  • 6.1. 使用 FastAPI 部署 Ollama 可视化对话界面
  • 6.2. 使用 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面
模块 7 · 本地 Copilot · RAG · Agent 统统拿下

这一模块的目标只有一个：让你真正拥有一套可用的本地智能系统。

  • 7.1. 搭建本地的 AI Copilot 编程助手
  • 7.2. Dify 接入 Ollama 部署的本地模型
  • 7.3. 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用
  • 7.4. 使用 LlamaIndex 搭建本地 RAG 应用
  • 7.5. 使用 LangChain 实现本地 Agent
  • 7.6. 使用 LlamaIndex 实现本地 Agent
  • 7.7. 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 实现本地 RAG 应用

7 天后，你不再只是「在云端调个接口」的人

而是能在本地 部署模型、调用模型、集成业务、搭建应用 的 真正 AI 应用工程实践者。

不依赖云端 · 不用复杂环境 · 一次掌握本地 LLM 部署、API 调用、RAG、Agent 和可视化应用全链路。