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Ollama

Ollama est un projet de LLM locaux open source, créé par ollama (ollama/ollama sur GitHub). Il compte 182 098 étoiles sur GitHub et 18 090 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 3 octobre 2026.

The simplest way to run open language models on your own machine.

★ 182,1 k étoiles⑂ 18,1 k forksMITmis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
182 098
Forks
18 090
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
3 octobre 2026
Catégorie
LLM locaux
Type de fiche
Guide d'installation complet
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Install with one command

    macOS and Linux use the install script; Windows uses a one-line PowerShell command. Desktop downloads exist too.

  2. Run a model

    Type ollama run followed by a model name — your first run downloads the weights, then you are chatting.

  3. Connect your tools

    Point coding agents, chat apps, and your own code at Ollama's local API instead of a cloud endpoint.

  4. Expand the library

    Pull new models anytime with ollama pull and switch between them freely.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

One-command install

macOS, Windows, Linux, and Docker — up and running in about a minute.

Huge model library

Llama, Qwen, Gemma, DeepSeek, gpt-oss, Kimi, GLM, MiniMax, Mistral, and more, in multiple sizes.

Local API

An OpenAI-style local endpoint your apps and agents can call with zero cloud dependency.

Agent integrations

Works with Claude Code, Codex, Copilot CLI, OpenCode, OpenClaw, and other harnesses.

Assistant mode

Turn it into a personal assistant across WhatsApp, Telegram, Slack, and Discord.

Client libraries

First-party Python and JavaScript libraries plus a big community ecosystem.

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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Step 1 — Install

    macOS / Linux: run the install script. Windows: run the PowerShell one-liner.

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    # Windows PowerShell:
    irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
  2. Step 2 — Run a model

    Start chatting with any model from the library.

    ollama run gemma4
  3. Step 3 — Build on it

    Call the local API from your app, or launch an integration such as a coding agent.

    ollama launch claude
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

Local models also power the security shelf: Pentest Harness bills itself as a heaven for hackers — a penetration-testing harness built to run on local models rather than cloud APIs. Also on this shelf: entroly — Cut AI context cost with reversible, byte-exact compression. Readers working through the Local LLM shelf also stop at kotaemon, an open-source RAG-based tool for chatting with your documents.

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// faq

Questions fréquentes

Is Ollama free?

Yes — MIT licensed, free for personal and commercial use, with no account required.

Do I need a GPU?

No — it runs on CPU too, though a GPU makes larger models much faster. Smaller models fly even on modest machines.

Ollama or Unsloth?

Ollama is the easiest way to run models. Unsloth adds training and fine-tuning. Many people use Ollama to run what Unsloth helped them train.

Which model should I start with?

The library lists sizes and strengths per model — start small (a few GB) and scale up if your machine handles it.

Can apps use it?

Yes — the local API plus official Python/JS libraries make it a popular backend for indie AI apps.

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