Ollama项目：快速查询远程模型列表的Shell脚本技巧

在实际使用Ollama这类AI模型平台时，开发者经常需要查询平台上可用的模型列表及其基本信息。本文将介绍一个高效的Shell脚本解决方案，帮助用户快速获取Ollama平台上的模型信息。

技术背景

Ollama作为一个AI模型平台，其官方网站包含了丰富的模型资源。通过分析网页结构，我们可以发现模型信息被包含在特定的HTML标签中，这为我们提取数据提供了可能。

核心脚本解析

最初提出的解决方案是一个alias命令，后来优化为更灵活的Shell函数。这个函数主要完成以下工作：

1. 使用curl获取Ollama搜索页面的HTML内容
2. 通过grep筛选包含模型名称和大小信息的特定标签
3. 使用sed进行文本替换和清理
4. 用awk格式化输出结果
5. 最后添加作者信息

优化后的函数版本解决了alias无法管道输出的问题，提高了脚本的实用性。

技术要点详解

1. curl参数选择：

   • -q 静默模式
   • -f 失败时不显示HTTP错误页
   • -s 静默模式不显示进度
   • -S 显示错误信息

2. 文本处理技巧：

   • 使用grep -E进行扩展正则匹配
   • sed命令清理HTML标签并添加描述前缀
   • tr -d ' '删除所有空格
   • awk智能格式化输出

3. 函数优化：

   • 将alias改为函数，支持管道操作
   • 添加了更友好的输出格式

实际应用场景

这个脚本特别适合以下场景：

• 快速检查Ollama平台上的最新模型
• 比较不同模型的大小信息
• 自动化脚本中集成模型查询功能

扩展思考

虽然这个脚本解决了基本需求，但还可以进一步优化：

1. 添加参数支持，如按模型名称过滤
2. 解析更多模型元数据
3. 实现本地缓存机制减少网络请求
4. 支持JSON等结构化输出格式

总结

通过这个简单的Shell脚本，我们展示了如何利用基本的Linux工具高效地获取Ollama平台上的模型信息。这种方法不仅适用于Ollama，也可以作为其他类似平台数据抓取的参考方案。对于Shell脚本初学者，这也是一个很好的学习案例，展示了文本处理工具链的强大能力。

对于想要进一步开发的用户，可以考虑将其封装为完整的CLI工具，或者集成到自己的AI应用开发流程中。