截止2025-02-08，ollama已经实现了可以直接从huggingface拉取模型，我们只要找到模型的地址，例如 https://huggingface.co/lier007/xiaobu-embedding-v2，然后调用命令

ollama pull https://huggingface.co/lier007/xiaobu-embedding-v2

就可以直接拉取 huggingface上的模型。

但是~~~这里有个前提，file里面有上传gguf文件，如果没有的话，是没法直接拉取的。所以我们要另想办法去加载huggingface的模型。

原理

通过命令加载模型：
ollama create 自定义modelName -f modelfile绝对路径

其中modelfile里面只需要一行：
FROM ./xxxxxxxxx.gguf

所以关键的步骤就是要获取gguf文件。

我们将要做的就是，下载huggingface的模型仓库，然后通过工具，把仓库里的模型转成gguf格式。

步骤

环境准备：
通过 conda 构建一个 python3.11的环境。

1. 克隆 llama.cpp 仓库：
   首先，克隆 llama.cpp 仓库，该工具可用于模型转换。
   $ git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
   $ cd llama.cpp
2. 下载 Hugging Face 嵌入模型：
   将您需要的 Hugging Face 嵌入模型下载到 llama.cpp/models 目录。例如，下载 DMetaSoul/Dmeta-embedding-zh 模型：
   $ git clone https://huggingface.co/DMetaSoul/Dmeta-embedding-zh models/Dmeta-embedding-zh
3. 转换模型为 GGUF 格式：
   使用 convert-hf-to-gguf.py 脚本将 Hugging Face 模型转换为 GGUF 格式。
   $ python3 convert-hf-to-gguf.py --outtype f32 models/Dmeta-embedding-zh

到这里就可以在modols/Dmeta-embedding-zh找到对应的 gguf 文件了，接下来就像前面原理里面说的一样，通过OLLAMA加载就好。