随着大型语言模型（LLM）的快速发展，小规模团队如何参与大模型开发成为一个热门话题。Ollama作为一个开源工具，通过简化本地化部署和模型管理，为开发者提供了便捷的LLM运行环境。本文深入探讨了Ollama在分布式训练中的应用，分析小团队如何利用有限资源实现高效的模型训练与优化。文章涵盖了分布式训练的核心概念、Ollama的架构与功能、具体代码实现，以及优化策略和实际案例。结合丰富的代码示例和中文注释，本文旨在为小团队提供一个清晰的技术路线图，助力他们在LLM开发领域占据一席之地。