ollama 0.14-rc2 版本发布，新增实验性代理循环功能，支持 LLM 使用本地 bash 和网络搜索，用户需交互批准命令执行，并设有安全和危险命令的自动允许与拒绝列表。同时，改进了 API 兼容性和图像生成支持。

本文介绍了如何通过n8n、MCP和Ollama在本地工作站或小型服务器上实现自动化，替代脆弱的脚本和昂贵的API系统。内容涵盖日志处理、数据质量监控、数据标记、研究更新、事件后期分析、合同审查和代码审查等自动化工作流，强调本地推理的高效性和控制力。

Blinko 是一款开源的 AI 知识库应用，支持 RAG 检索增强生成。它利用 Ollama 的嵌入模型将知识库内容转化为向量，实现语义搜索。Ollama 易于本地部署，支持多种模型，配置后可高效使用 AI 功能。

ollama 0.12.11 版本发布，新增 Vulkan API 支持，提升旧款 AMD 显卡性能，增加 Logprobs API 和 WebP 图像格式，优化渲染性能，优先使用独立显卡。

在个人电脑上运行大型语言模型（LLM）变得更加简单，用户可以通过Ollama等工具离线下载和运行开源模型，确保隐私和控制。安装过程简单，支持图形界面和命令行，适合开发者和普通用户。

Oracle 提供的免费 VM.Standard.A1.Flex 实例适合轻型 LLM 模型和任务。通过 Docker 部署 n8n 服务，并结合 Ollama 运行本地模型，实现自动化工作流。配置 PostgreSQL 数据库和 Nginx 反向代理后，可以通过域名访问 n8n，创建管理员账号并激活功能。使用 Docker 部署 Ollama，下载 LLM 模型，最终实现将 RSS 摘要发送到 Telegram 的工作流。

ollama 0.12.6-rc0 软件发布，新增实验性Vulkan API支持，允许在无GPU时使用，广泛应用于大语言模型，兼容更多AMD与英特尔显卡。Vulkan支持开发历时一年半，现已实现。

我喜欢在本地安装Ollama AI，以便在计算机上运行大型语言模型。通过在服务器上安装Ollama并从网络连接，可以避免桌面资源消耗过多。安装和配置简单，使用Msty图形界面连接远程实例也很方便，查询响应速度更快。

ollama 0.11.9-rc0 测试版发布，性能提升显著，支持跨操作系统运行 AI 大语言模型。通过重叠 GPU 和 CPU 计算，速度提升约 7%，尤其在 RTX 4090 上表现突出。同时修复了 AMD GPU 识别和部分系统崩溃问题。

Ollama是一款开源应用，允许用户在本地运行大型语言模型，避免依赖云服务。新版本提供友好的图形界面，简化模型下载和使用，支持文件互动和多种数据类型，提升生产力和数据隐私。

本文介绍了如何在 openSUSE Tumbleweed 上安装和使用 Ollama 工具，以便本地运行大型语言模型（LLM）。Ollama 简化了下载和设置过程，支持多种硬件，用户可通过简单命令运行模型，并利用 Modelfile 自定义配置。

Ollama是一个开源大型语言模型工具，支持本地部署和管理多种AI模型，简化了下载和运行过程。用户可通过命令行管理模型，确保数据隐私。尽管仅支持单机部署，但在无GPU环境下仍能有效运行小型模型，适合个人和企业使用。