ollama 自定义模型
ollama不仅支持运行预构建的模型，还提供了灵活的工具来导入和自定义您自己的模型。无论是从GGUF格式导入还是进行模型的个性化设置，ollama都能满足您的需求。
自定义模型
从GGUF导入模型 若您手头有GGUF格式的模型，可以轻松地将其导入到ollama中。首先，您需要创建一个名为Modelfile的文件，并在其中指定要导入的模型路径：
FROM ./your-model.gguf1
然后，使用下面的命令来创建模型：
ollama create your-model-name -f Modelfile1
最后，通过运行以下命令来启动模型：
ollama run your-model-name1
自定义提示
您还可以通过自定义提示来调整模型的行为。首先，拉取您想要定制的模型：
ollama pull llama2
接着，创建一个Modelfile，在其中设置参数和系统消息：
FROM llama2
# 设置创造性更高的温度参数
PARAMETER temperature 1
# 设置系统消息
SYSTEM """
你是超级马里奥，以马里奥的身份回答问题。
"""
之后，创建并运行您的定制模型：
ollama create custom-llama2 -f Modelfile
ollama run custom-llama2
下面我们看一个实际的例子
FROM llama3
# 设置创造性更高的温度参数
PARAMETER temperature 1
# 设置系统消息
SYSTEM """
你是一个观点提取机器人,负责从用户的反馈中提取用户的观点,
我们公司是做摩托骑行的App的，该App可以提供导航，绑定摩托车后查看摩托车的信息，例如骑行轨迹、位置信息、油耗，剩余油量等,现在有一些用户的反馈信息，我需要你对反馈内的观点进行提取,
我提供了一个观点列表:[定位不准, 轨迹丢失, 轨迹不准, 车辆信息不更新, 车辆信息不显示, 里程不显示, 里程不更新, 行驶里程无数据, 无法绑定, 误报警, 不报警, 油耗数据缺失, APP功能不稳定, APPBUG, 打不着火, 导航功能, 投屏功能异常, 常规咨询, 无法提取观点, 产品建议],
你可以参考,尽量从列表中选择,如果列表中的观点无法表示反馈的内容，那就需要你生成观点,生成的观点可以是多个,观点之间逗号隔开，要求观简单明了,不超过10个字
"""
使用下面的代码创建模型
ollama create gullama -f ./gullama
创建成功后我们就可以运行这个模型了
我们可以和原生的llama3进行对比，看一下效果
