AI大模型本地部署工具Ollama，支持接入的大模型非常丰富，例如以下这些常用模型：
- DeepSeek系列：如DeepSeek-R1，DeepSeek-V3，在智能问答、文本创作等方面有良好的性能。
- Qwen系列：像Qwen2、Qwen2.5等，这是阿里巴巴开发的模型，对中文的支持较好，在中文语境下的各种任务中能有不错的表现。
- Llama系列：如Llama 3、Llama2等。Llama系列模型在自然语言处理任务中表现出色，具有较强的语言理解和生成能力。
- Phi系列：例如Phi 3等，在文本生成、知识问答等方面有一定的优势。
- Mistral：该模型具备高效的语言处理能力，在一些文本生成等任务中效率较高。
- Gemma系列：如Gemma2等，具有独特的语言处理特点，可用于多种自然语言处理场景。
- DolphinPhi：在特定的领域和任务中可能有专门的优化和表现。
- CodeLlama：是专门为代码相关任务设计的模型，在代码生成、代码理解等方面具有专业优势。
- LLaVA：是多模态模型，支持处理文本和图片等多种类型的输入。
此外，Ollama还支持从Huggingface Hub上直接拉取各种模型，包括社区创建的GGUF量化模型等。
在本地电脑中使用Ollama成功部署DeepSeek R1/V3、千问（qwen）2.5等大模型后，在AI编程插件Cline中怎么配置和调用，才能正常使用智能编码功能呢？
以下是Cline调用Ollama本地大模型的详细配置方法：
第1步，启动Ollama并执行命令运行大模型
首先，打开本地电脑中的Ollama应用，然后在命令提示符窗口，或者终端（Windows PowerShell）窗口中执行模型运行命令。
例如，运行DeepSeek R1模型的命令ollama run deepseek-r1:8b ，运行千问2.5模型的命令ollama run qwen2.5:7b ，根据自己部署的模型来执行，复制命令到命令行窗口确定即可。
如果还不了解怎么通过Ollama在本地部署大模型，可参考 ：《Ollama图文教程丨DeepSeek V3、R1本地部署实战，面向新手的专业攻略丨AI 指南》https://aizhinan.cc/204
第2步，在Cline中配置Ollama本地模型
在VS Code软件的左侧栏，找到Cline图标并点击，然后点击右上角的齿轮设置图标，在「API Provider」下拉菜单中，选择「Ollama」，如下图所示：
选择Ollama后，下面的「Base URL (optional)」，意思是基本URL(可选)，不用管他，默认自动填写的看上去是Default: http://localhost:11434，其实是示例，实际框内是空白的。
需要选择的是下面的「Model ID」，指定要调用的模型，下面显示出我在本地电脑下载运行的两个模型型号，deepseek-r1:8b和deepseek-r1:1.5b ，选择需要调用的模型，如下图所示：
最后，点击右上角的「Done」按钮，完成配置并保存。
经过以上这样的配置，就可以在本地电脑中调用通过Ollama部署的DeepSeek R1/V3、千问（qwen）2.5等大模型了，实现在本地使用AI编程功能的目的。
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