> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/pre-basic/providers/ollama.md).
# Ollama
Ollama — это отличный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет легко запускать и управлять различными большими языковыми моделями (LLM) локально. Cherry Studio теперь поддерживает интеграцию с Ollama, позволяя вам напрямую взаимодействовать с локально развернутой LLM в привычном интерфейсе, без зависимости от облачных сервисов!
## Что такое Ollama?
Ollama — это инструмент, упрощающий развертывание и использование больших языковых моделей (LLM). Он обладает следующими особенностями:
* **Локальный запуск:** Модель полностью работает на вашем локальном компьютере, не требуя подключения к интернету, что защищает вашу конфиденциальность и безопасность данных.
* **Просто в использовании:** С помощью простых команд в командной строке можно загружать, запускать и управлять различными LLM.
* **Широкий выбор моделей:** Поддерживает такие популярные открытые модели, как Llama 2, Deepseek, Mistral, Gemma и другие.
* **Кроссплатформенность:** Поддерживает системы macOS, Windows и Linux.
* **Открытый API**: поддерживает интерфейс, совместимый с OpenAI, и может интегрироваться с другими инструментами.
## Зачем использовать Ollama в Cherry Studio?
* **Без облачного сервиса:** Больше не ограничены квотами и стоимостью облачных API — в полной мере ощутите мощь локальных LLM.
* **Конфиденциальность данных:** Все ваши разговорные данные остаются локально, без риска утечки конфиденциальности.
* **Доступно офлайн:** Даже без подключения к сети вы сможете продолжать взаимодействовать с LLM.
* **Настраиваемость:** Можно выбрать и настроить LLM, который лучше всего подходит вашим потребностям.
## Настройка Ollama в Cherry Studio
### **1. Установите и запустите Ollama**
Сначала вам нужно установить и запустить Ollama на вашем компьютере. Выполните следующие шаги:
* **Скачать Ollama:** Перейдите на официальный сайт Ollama (), скачайте соответствующий установочный пакет для вашей операционной системы.\
В Linux можно напрямую установить ollama с помощью команды:
```sh
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
* **Установка Ollama:** Следуйте инструкциям установщика, чтобы завершить установку.
* **Скачать модель:** Откройте терминал (или командную строку) и используйте `ollama run` команду, чтобы скачать модель, которую вы хотите использовать. Например, чтобы скачать модель Llama 2, можно выполнить:
```sh
ollama run llama3.2
```
Ollama автоматически загрузит и запустит эту модель.
* **Оставьте Ollama запущенной:** Во время работы в Cherry Studio с моделью Ollama убедитесь, что Ollama остаётся запущенной.
### **2. Добавьте провайдера Ollama в Cherry Studio**
Далее добавьте Ollama в Cherry Studio в качестве пользовательского AI-провайдера:
* **Откройте настройки:** В левой панели навигации интерфейса Cherry Studio нажмите «Настройки» (значок шестерёнки).
* **Перейдите в раздел моделей:** На странице настроек выберите вкладку «Сервисы моделей».
* **Добавить провайдера:** Нажмите на Ollama в списке.
### **3. Настройка провайдера Ollama**
Найдите только что добавленный Ollama в списке провайдеров и выполните подробную настройку:
1. **Статус включения:**
* Убедитесь, что переключатель справа от провайдера Ollama включён, что означает активацию.
2. **API-ключ:**
* По умолчанию Ollama**не требует** API-ключа. Вы можете оставить это поле пустым или ввести любое значение.
3. **Адрес API:**
* Укажите локальный адрес API, предоставленный Ollama. Обычно адрес такой:
```
http://localhost:11434/
```
Если вы изменили порт, укажите его самостоятельно.
4. **Время активности:** Эта опция задаёт время удержания сеанса, в минутах. Если в течение заданного времени не будет новых разговоров, Cherry Studio автоматически разорвёт соединение с Ollama и освободит ресурсы.
5. **Управление моделями:**
* Нажмите кнопку «+ Добавить», чтобы вручную добавить названия моделей, уже загруженных в Ollama.
* Например, если вы уже через`ollama run llama3.2`загрузили`llama3.2`модель, то здесь можно ввести`llama3.2`
* Нажмите кнопку «Управлять», чтобы редактировать или удалить уже добавленные модели.
## Начать использование
После завершения вышеуказанной настройки вы сможете в чате Cherry Studio выбрать провайдера Ollama и загруженную модель и начать диалог с локальной LLM!
## Советы и подсказки
* **Первый запуск модели:** При первом запуске какой-либо модели Ollama необходимо скачать файлы модели, что может занять довольно много времени. Пожалуйста, подождите.
* **Просмотр доступных моделей:** Выполните в терминале `ollama list` команду, чтобы просмотреть список моделей Ollama, которые вы уже загрузили.
* **Требования к оборудованию:** Для запуска больших языковых моделей требуются определённые вычислительные ресурсы (CPU, память, GPU), убедитесь, что конфигурация вашего компьютера соответствует требованиям модели.
* **Документация Ollama**: можно нажать в разделе настроек на`Просмотр документации и моделей Ollama`ссылку, чтобы быстро перейти к документации на официальном сайте Ollama.
***
### 💡 Получить помощь и отправить отзыв
Если вы в процессе настройки или использования столкнётесь с любыми вопросами, багами или предложениями по улучшению функций, пожалуйста, обратитесь к [Обратная связь и предложения](/docs/russian/question-contact/suggestions.md) официальным каналам, указанным там.
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/pre-basic/providers/ollama.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.