c589a216be
Made-with: Cursor
2.1 KiB
2.1 KiB
Локальные модели через Ollama: где брать, что ставить, обслуживание
Где брать модели
Проще всего через каталог Ollama: https://ollama.com/library
Расширенные таблицы и заметки по семействам: model-catalog.md
Рекомендуемый старт
qwen2.5-coder:7b— хороший баланс для кодаqwen2.5:3b— если сервер слабыйllama3.1:8b— универсальный сильный baselinedeepseek-r1:8b— reasoning-ориентированный вариант
Базовые команды
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama pull qwen2.5:3b
ollama pull llama3.1:8b
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama list
Установка самого Ollama по ОС — в install-openclaude-cli.md.
«Модель дообучается сама» от работы в чате?
Короткий ответ: нет.
- Обычная работа в чате не дообучает модель автоматически.
- Качество обычно улучшают так:
- обновляют модель/тег (
ollama pull ...); - улучшают системные промпты;
- подключают RAG (документы + retrieval).
- обновляют модель/тег (
- Полноценный finetune/LoRA — отдельный ML-процесс.
Обновление и обслуживание
Смотреть установленные:
ollama list
Обновлять нужные:
ollama pull qwen2.5-coder:7b
Удалять старые:
ollama rm <model:tag>
Проверять занятое место (Linux):
sudo du -h --max-depth=2 /usr/share/ollama /var/lib/ollama 2>/dev/null | sort -h | tail -n 30
Дальше: как подключать документы и MCP — rag-mcp-stack.md.