Ollama 是一個開源平台，旨在簡化大型語言模型（LLM）在本機端的執行與客製化。它提供了一個使用者友善的免雲端解決方案，讓即使沒有進階技術背景的使用者，也能輕鬆下載、安裝並與模型互動。Ollama 擁有不斷擴充的預訓練模型資料庫，涵蓋從通用到特定領域的應用，讓使用者能夠方便地管理和調整模型，以滿足不同應用程式的需求。
Page Assist 則是一款瀏覽器擴充程式，可安裝於 Chrome、Edge 等基於相同核心的瀏覽器上。它能讓使用者利用本地執行的 AI 模型，來協助網頁瀏覽或作為本地 AI 模型的網路介面。Page Assist 提供側邊欄與簡潔的網頁 UI，支援 Ollama、Chrome AI（如 Gemini Nano） 等本地模型供應服務，並具備多項功能，包括側邊欄任務處理、視覺模型支援、網路搜尋、在側邊欄與 PDF 或文件（如 pdf、csv、txt、md、docx） 聊天等。目前它還支援 OpenAI 相容的 API（如 LLaMA.cpp、LM Studio、Llamafile 等），為使用者帶來更多彈性。
Gemma 3 是 Google 基於 Gemini 技術打造的一系列輕量級開源模型，也是目前最具能力、可運行於單一 GPU 的模型。Gemma 3 屬於多模態模型，能同時處理文字與圖像，擁有 128K 的上下文窗口，並支援超過 140 種語言。它提供 1B、4B、12B 及 27B 四種參數規模的版本，適用於問答、摘要生成及推理等任務。憑藉其精簡設計，Gemma 3 即使在資源有限的設備上也能高效部署。使用者可透過 Ollama 輕鬆運行，例如 ollama run gemma3:1b（1B 參數，32K 上下文） 或 ollama run gemma3:27b（27B 參數，128K 上下文）。一般設備的使用者可以選擇 4B 或 12B 版本運行，若有極佳顯卡者再考慮使用 27B 版本。
▲ 首先前往 Ollama 官網，點擊「Download」按鈕。
▲ 在下載頁面中，選擇 Windows 版本，點擊「Download for Windows」按鈕開始下載。Ollama 支援 Windows 10 或更高版本，確保系統符合要求。
▲ 下載完成後，執行安裝檔，出現 Ollama 安裝視窗。點擊「Install」按鈕，開始安裝流程，系統會自動將 Ollama 安裝到本機環境中。
▲ 安裝過程中，Ollama 會解壓縮並配置相關檔案。請耐心等待，安裝完成後即可在本機運行大型語言模型，無需依賴雲端服務。
▲ 安裝完成後，開啟命令提示字元，輸入 ollama run gemma3:12b，開始下載並運行 Gemma 3 模型（12B 參數）。下載過程會顯示進度與檔案大小。
▲ 下載完成後，Ollama 顯示 Gemma 3 模型已成功載入。
▲ 命令提示字元上可以直接輸入文字讓模型回答，這邊讓其自我介紹。
▲ 在 Chrome 線上應用程式商店中，找到 Page Assist 擴充程式，點擊「取得」按鈕進行安裝。Edge 瀏覽器與 Chrome 相容，可順利安裝此擴充功能。
▲ 擴充安裝完成後，右上點開「擴充功能」找到「Page Assist」並點開。
▲ 使用 Page Assist 介面，選擇 Gemma 3 12B 模型即可開始使用。
▲ 這邊試著請它做一段 300 字的自我介紹。接著我們把搜尋功能打開問下一個問題。
▲ 看樣子預設的搜尋能力有限，不過它也提示可以從官網找到正確資訊，點擊右上「⚙️」進入設定。
▲ 進入 Page Assist 設定頁面，選擇「中文（台灣）」作為語言辨識語言，並將介面語言設為「繁體中文」。
▲ 搜尋引擎設為 Google，確保後續搜尋與互動符合使用習慣，記得按「儲存」。
▲ 最後測試圖片辨識功能，上傳圖片加輸入文字提問即可。Gemma 3 支援多模態處理，其圖像辨識與分析能力還不賴，還知道 Ollama 的 LOGO 是羊駝！
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