以下是基于Ollama的常用工具及客户端应用，涵盖本地部署、交互界面和安全防护等多个方向，结合搜索结果整理如下：

一、官方工具与核心功能

1. Ollama CLI（命令行工具）
   Ollama的核心功能通过命令行实现，支持模型下载、运行及管理。常用命令包括：

   • ollama run <model>：运行指定模型（如ollama run llama3:8b）

   • ollama list：查看已安装模型

   • ollama pull/push：模型拉取与推送

2. Docker镜像
   Ollama提供官方Docker镜像，支持在容器化环境中部署模型，适合开发者和企业级应用。

二、第三方WebUI客户端

以下工具通过图形界面提升Ollama的交互体验，均开源且支持本地部署：

1. LobeChat

   • 特点：支持多模态交互、插件生态（如联网搜索、代码执行）

   • 优势：兼容Ollama及其他主流模型（如ChatGPT、Gemini），提供AI助手市场。

2. Open WebUI

   • 特点：专为Ollama优化，支持模型下载、微调和对话标记

   • 安全风险：历史存在文件上传漏洞（如CVE-2024-6707），需及时更新版本。

3. Chatbox

   • 特点：跨平台客户端（支持Windows/macOS/Linux），集成多模型API

   • 适用场景：无需复杂配置，适合快速测试本地模型。

4. Enchanted

   • 特点：专为Apple生态设计，适配macOS/iOS系统

   • 性能优化：利用Metal框架加速，响应速度优于通用工具。

5. NextJS Ollama LLM UI

   • 特点：极简浏览器界面，支持全平台访问

   • 适用场景：开发者需自行部署，适合轻量化需求。

三、安全与监控工具

针对Ollama部署中的安全隐患，推荐以下工具：

1. AI-Infra-Guard

   • 功能：由腾讯朱雀实验室开发，支持检测Ollama等30种AI组件的安全风险（如未授权访问、CVE漏洞）

   • 使用场景：一键扫描本地或远程服务，生成安全报告。

2. 贝锐花生壳内网穿透

   • 功能：实现Ollama的远程安全访问，避免端口直接暴露公网

   • 优势：结合IP白名单和加密传输，保障私有模型安全性。

四、扩展与开发工具

1. LangChain

   • 功能：结合Ollama构建RAG（检索增强生成）应用，支持知识库集成

   • 案例：物流行业智能问答系统开发。

2. Dify

   • 功能：低代码平台，支持调用Ollama模型构建企业级AI应用（如客服系统）

   • 优势：可视化工作流设计，降低开发门槛。

五、模型转换与定制工具

1. llama.cpp

   • 功能：将PyTorch/Safetensors模型转换为GGUF格式，供Ollama加载

   • 典型应用：自定义模型适配本地硬件（如量化至4-bit）。

安全建议

• 端口防护：Ollama默认开放11434端口，需通过防火墙限制访问范围，避免公网“裸奔”。

• 漏洞修复：定期更新Ollama至最新版本，规避历史RCE漏洞（如CVE-2024-37032）。

• 权限控制：避免使用root权限运行服务，配置模型存储目录的访问权限。

以上工具可根据需求组合使用，例如通过Open WebUI + AI-Infra-Guard实现交互与安全双保障，或通过LobeChat + Dify构建企业级AI应用。更多完整列表可参考Ollama官方社区及第三方开发者资源。