背景

Ollama 作为一款备受欢迎的本地大模型部署工具，一直以来主要专注于文本生成能力。虽然在之前的版本中已经初步支持了多模态模型，但由于底层 llama.cpp 实现的局限性，与各大厂商最新多模态模型的兼容进展一直较为缓慢。

在这一背景下，Ollama 团队在最新的 0.7 版本中对核心引擎进行了全面重构，彻底解决了多模态模型适配的技术瓶颈。这次重构不仅优化了底层架构，还专门设计了灵活的接口，能够快速、高效地接入各种多模态模型，标志着 Ollama 从专注文本生成向全面多模态能力的重大转变。

在 Ollama 的 GitHub 仓库中，关于多模态和视觉模型支持的 issue 一直是讨论最热烈的话题之一。从最初的功能请求，到各种技术方案的探讨，再到最终的实现，社区成员们展现出了极大的热情和耐心。

说实话，笔者关注这个 issue 都快一年了，终于完成支持，不容易啊！

📱 一行命令，即刻体验顶级多模态模型

Ollama 现已通过全新引擎支持多模态模型，首批支持的视觉模型包括：

• 🌟 Qwen 2.5 VL - 阿里巴巴开源的中英双语视觉模型
• 🌟 Meta Llama 4 - 11B 参数的顶尖视觉语言模型
• 🌟 Google Gemma 3 - 谷歌最新开源的多模态能力
• 🌟 Mistral Small 3.1 - 性能与体积平衡的优质选择
• •以及更多持续更新中…

 ollama --version
ollama version is 0.7.0

💡 能力展示：图像理解与分析

📊 Qwen 2.5 VL：中文 OCR 与文档处理专家

这里使用 7b 的小模型进行准确性测试

qwen2.5vl:7b

📑 业务价值：支持多语言文字识别、文档信息提取，特别优化中文处理能力

实际应用案例 1：支票信息提取

在 PIG AI 应用开发平台中，您可以无缝集成本地部署的 Ollama Qwen 2.5 VL 模型，作为强大的视觉处理引擎。该集成支持一键解析图片附件中的各类信息，作为 AI 交互的上下文补充。

通过结合 Qwen 2.5 VL 识别图像中的文字，PIG AI 将非结构化信息转换为结构化数据，便于系统处理和分析。

实际应用案例 2：中文春联识别与翻译

⚙️ 0.7 版本全新引擎的优势

🚀 技术升级：从纯文本到全面多模态，Ollama 迈出了重要一步

此前，Ollama 依赖 ggml-org/llama.cpp 项目支持模型，重点在易用性和模型可移植性上。随着各大 AI 实验室发布越来越多的多模态模型，我们开发了全新引擎，使多模态成为一等公民，并与 GGML 张量库深度合作。

🛠️ 核心技术突破

1️⃣ 模型模块化设计

• • 每个模型"影响范围"限制在自身内部
• • 提高系统可靠性
• • 降低开发者集成新模型的难度
• • 文本解码器和视觉编码器独立执行

2️⃣ 图像处理精准优化

• • 添加元数据提高大图像处理准确性
• • 智能控制因果注意力机制
• • 优化图像嵌入批处理策略
• • 严格遵循原始模型设计与训练方式

3️⃣ 内存智能管理

• • 图像缓存：处理后智能保留，提高后续提示速度

• • 内存估计与 KV 缓存优化：与硬件厂商深度合作

• • 模型特定优化：

• • • Gemma 3 的滑动窗口注意力机制优化
  • • Llama 4 特有的分块注意力与二维旋转嵌入支持

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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