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OpenClaw 接入本地 Ollama
：无需支付API费用模型丰富：支持多种开源大语言模型2.环境准备2.1安装OllamamacOS展开代码语言：BashAI代码解释#使用Homebrew安装$brewinstallollama#或使用官方安装脚本 |sh使用curl命令下载Ollama安装脚本上面是我的测试环境配置安装完成后，Ollama服务会自动启动。 /qwen2.5:7bgateway.mode:localgateway.port:18789gateway.bind:loopback步骤2：选择模型提供方，配置Ollama连接在Model/authprovider 检查端口占用：展开代码语言：BashAI代码解释$lsof-i:11434查看Ollama日志：展开代码语言：BashAI代码解释$ollamaserve2>&1检查环境变量：展开代码语言：BashAI 代码解释#如需修改监听地址$exportOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434Q2:模型下载很慢？
3.6K40编辑于 2026-03-31 - 来自专栏AI 新手村
Claude Code 完美接入 Ollama 指南
2.下载大模型 可以通过 Ollama 的 WebUI 页面直接下载，如下图。 下载模型到本地 也可以通过命令行快速拉取适合编码的模型。 #查看本地模型 ollama list #下载新模型 ollama pull qwen2.5-coder:7b #删除模型 ollama rm qwen2.5-coder:7b #查看模型基本参数 ollama show qwen2.5-coder:7b 3.配置 Claude Code 连接本地 Ollama export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama export , // required but ignored }); const message = await anthropic.messages.create({ model: "minimax-m2: 2.描述环境（如：Mac 系统、本地有代理）。 3.提供一个对比参照（如：JS 版本可以运行，Python 不行）。
12.7K12编辑于 2026-01-26 - 来自专栏AI 新手村
Claude Code 完美接入 Ollama 指南
但随着Ollama宣布兼容AnthropicMessagesAPI，我们现在可以轻松地将ClaudeCode与本地模型集成。 ://ollama.com/下载安装包安装。 2.下载大模型可以通过Ollama的WebUI页面直接下载，如下图。也可以通过命令行快速拉取适合编码的模型。 ",//requiredbutignored});constmessage=awaitanthropic.messages.create({model:"minimax-m2:cloud",max_tokens 2.描述环境（如：Mac系统、本地有代理）。3.提供一个对比参照（如：JS版本可以运行，Python不行）。
8.6K11编辑于 2026-01-22 - 来自专栏nginx
Docker部署Ollama并接入Llama 2模型通过前端交互界面向AI提问
拉取相关的Docker镜像 运行Llama 2需要借助Ollama镜像,对语言模型进行交互需要用到Chatbot-Ollama前端界面,所以我们需要拉取这两个docker镜像,本例群晖版本由于无法直接在群晖控制面板 :main 拉取成功后,我们可以在Docker界面看到拉取的两个镜像,下面开始运行两个镜像,首先运行ollama 2. 运行后,打开容器界面,可以看到运行的服务,下面开始下载运行Llama 2模型,点击选中ollama容器,点击操作 然后打开终端机,进入终端命令界面 然后选择左边新增一个bash命令界面 然后在bash 命令界面,执行ollama run llama2命令,接着等待下载即可,最后出现success,表示下载运行Llama 2模型成功,下载完成后可以关闭掉窗口.这样ollama 容器启动,并运行Llama 2模型就成功了,下面运行chatbot-ollama镜像,配置前端交互界面 3.
65210编辑于 2025-11-15 - 来自专栏我在本科期间写的文章
Windows环境安装Ollama接入llama2模型并通过MaxKB与AI远程对话
前言 在本文中，我们将详细介绍如何在Windows环境中本地运行大语言模型框架Ollama，并下载大语言模型LLaMA2。 下载运行Ollama 进入Ollama Github 界面:https://github.com/ollama/ollama? -v,可以看到版本信息 同样,在浏览器输入http://127.0.0.1:11434/访问ollama服务,即可看到,运行的字样,表示本地运行成功了,下面进行安装大语言模型. 2. 安装大语言模型 ollama安装完成后,下面进行下载运行大语言模型,本例采用llama2模型,当然还有其他模型,可以到github上面选择,命令窗口输入下面命令 ollama run llama2 然后等待安装完成即可 ,然后点击添加模型 前面4个参数正常填写选择即可,模型选择llama2,目前页面没有llama3选项,我们选择2即可.然后API域名输入cpolar公网地址,注意,这里只能输入域名 然后看下面API key
1K10编辑于 2025-01-14 - 来自专栏知识分享
2-开发共享版APP(接入指南)-设备接入说明:快速接入
spm=a2oq0.12575281.0.0.70471debVGb9G8&ft=t&id=569295486025 https://gitee.com/yangfengwu/qqqqqdevelopmentshare.git 根据自己的Wi-Fi模块型号选择,刷的地址为0 该固件的功能: 1,MQTT透传,请外加单片机实现下面介绍的回复查询和控制的协议 2,GPIO0按下3S指示灯快闪进入SmartConfig ,此时可以用 APP搜索绑定 一,设备快速接入: 请设置自己设备连接的MQTT信息: 用户名:yang 密码:11223344 IP地址:mnif.cn 端口号:1883或者8883(SSL连接暂时请忽略认证错误), 建议使用此端口 注:快速接入方式 APP默认订阅的主题为 device/Wi-Fi的MAC地址 或 device/GPRS模块的IMEI APP默认发布的主题为 user/Wi-Fi 2,GPRS接入: APP绑定GPRS为扫描二维码方式 以合宙的Air202为例: 模块上的二维码为模块的IMEI号,APP通过扫描此二维码获取IMEI ?
1K30发布于 2019-08-01 - 来自专栏AIGC大模型应用
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型！
实战干货：编程严选网 1 运行 Ollama 与 qwen2:0.5b 聊天 ollama run qwen2:0.5b 启动成功后，ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务，可通过 2 Dify 中接入 Ollama 2.1 添加模型 在 设置 > 模型供应商 > Ollama 添加模型： 填写 LLM 信息： 模型名称：以 ollama 返回的为准 $ ollama ls NAME ID SIZE MODIFIED qwen2:0.5b 6f48b936a09f 352 MB 7 months ago 那就得填写 ：qwen2:0.5b 基础 URL：http://<your-ollama-endpoint-domain>:11434 此处需填写 Ollama 服务地址。 Embedding 模型接入方式类似LLM，只需将模型类型改为Text Embedding： 2.2 使用 Ollama 模型 进入需要配置的 App 提示词编排页面，选择 Ollama 供应商下的 llava
7.1K11编辑于 2025-05-29 - 来自专栏JavaEdge
三分钟让Dify接入Ollama部署的本地大模型！
1 运行 Ollama 与 qwen2:0.5b 聊天 ollama run qwen2:0.5b 启动成功后，ollama 在本地 11434 端口启动了一个 API 服务，可通过 http://localhost 2 Dify 中接入 Ollama 2.1 添加模型 在 设置 > 模型供应商 > Ollama 添加模型： 填写 LLM 信息： 模型名称：以 ollama 返回的为准 $ ollama ls NAME ID SIZE MODIFIED qwen2:0.5b 6f48b936a09f 352 MB 7 months ago 那就得填写 ：qwen2:0.5b 基础 URL：http://<your-ollama-endpoint-domain>:11434 此处需填写 Ollama 服务地址。 Embedding 模型接入方式与 LLM 类似，只需将模型类型改为 Text Embedding 即可。
1.7K20编辑于 2025-06-01 - 来自专栏机器学习与统计学
Ollama，危？
大家好，我是 Ai 学习的老章 Ollama 是咱们公众号的常客了，比较重要的几个功能升级我都写过文章介绍 Ollama 发布新 app，文档聊天，多模态支持，可在 macOS 和 Windows 上使用 Ollama 的新动作：大模型联网搜索 API、MCP 客户端集成 Ollama 可以启动云端大模型了，免费 Ollama 背后执行推理的核心技术其实是由 llama.cpp 承担的，GGUF 模型格式也是由 我使用的是 tw93 开发的 pake，一行命令即可，本地服务也可以打包成 app 然后它就将只能浏览器访问的 web 应用打包成 app 了 如此轻量舒服的应用，我与这位网友有相同的期待——支持其他模型的接入 总结来看，比之前想要挑战 ollama 的 Shimmy 要好很多，但是 Ollama 玩了这么久也不是吃素的 1、Ollama 有更加方便的 app，随时切换本地模型甚是方便 2、Ollama 还有免费云模型可以调用呢 ，企业就别折腾了，并发太差：不要再用 _Ollama_，不要再用 llama.cpp
43710编辑于 2025-11-20 - 来自专栏.Net Core技术分享
Ollama系列05：Ollama API 使用指南
本文是Ollama系列教程的第5篇，在前面的4篇内容中，给大家分享了如何再本地通过Ollama运行DeepSeek等大模型，演示了chatbox、CherryStudio等UI界面中集成Ollama的服务 在今天的分享中，我将分享如何通过API来调用ollama服务，通过整合ollama API，将AI能力集成到你的私有应用中，提升你的职场价值！ Ollama API Ollama 提供了一套简单好用的接口，让开发者能通过API轻松使用大语言模型。 本篇内容将使用Postman作为请求工具，和开发语言无关。 \n2. **下雨天**：云层覆盖天空，可能导致颜色较为阴郁或变黑。\n3. **雨后天气**：雨后的天空可能恢复为明亮的色调。 /ollama/ollama/blob/main/docs/openai.md
4.5K21编辑于 2025-03-21 - 来自专栏Phoenix的Android之旅
Dagger2 Android应用：接入
今天分享一下Android开发中的一个利器 Dagger2 请跟着小编一步一步来了解它吧~~ 导入 Dagger2 依赖 网上不少资源说要在Project和module下的build.gradle分别添加以下依赖 module下添加如下依赖就行，不需要增加插件什么的 annotationProcessor 'com.google.dagger:dagger-compiler:' + rootProject.dagger2 以上正确配置之后，就可以在代码里使用Dagger2了 参考链接： Google官方文档 https://google.github.io/dagger Google官方MVP+Dagger2架构详解 http ://www.jianshu.com/p/01d3c014b0b1 Android常用开源工具（1）-Dagger2入门 http://blog.csdn.net/duo2005duo/article/
61620发布于 2018-08-07 Gemma-2B langchain 接入
并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载，模型大小为 15 GB，下载模型大概需要 2 分钟。 snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('Lucachen/gemma2b ', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 代码准备 为便捷构建 LLM 应用，我们需要基于本地部署的 Gemma2B，自定义一个 LLM 类 ，将 Gemma2B 接入到 LangChain 框架中。 from LLM import Gemma2B llm = Gemma2B(model_name_or_path = "/root/autodl-tmp/Lucachen/gemma2b") llm("
40710编辑于 2025-07-21- 来自专栏云云众生s
使用Ollama和Llama 2设置和运行本地LLM
译自 How to Set up and Run a Local LLM with Ollama and Llama 2，作者 David Eastman 是一位常驻伦敦的专业软件开发人员，曾在 Oracle 如果你正在寻找作为测试工作流一部分的 LLM，那么 Ollama 就是适合的选择： @patrickdubois 的 GenAI 测试演示 对于测试来说，从 Ollama 控制的本地 LLM 是很好的自包含系统 我安装了 Ollama，打开了我的 Warp 终端，然后被提示尝试 Llama 2 模型（暂时我会忽略这个不是真正开源的论点）。 SelectedModel = "llama2"; ConversationContext context = null; context = await ollama.StreamCompletion Ollama 的可控性在我的 MacBook 上也令人印象深刻。
1.2K20编辑于 2024-03-28 - 来自专栏Linux相关
Ollama【部署 02】Linux本地化部署及SpringBoot2.X集成Ollama（ollama-linux-amd64.tgz最新版本 0.6.2）
> download.log 2>&1 &# 使用 wget 进行断点续传nohup wget -c https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz > download.log 2>&1 &# wget跟随的最新urlhttps://github.com/ollama/ollama/releases/latest/download/ollama-linux-amd64 /ollama serve >> serve.log 2>&1 &# CPUmsg="inference compute" id=0 library=cpu variant=avx2 compute=" /ollama serve >> serve.log 2>&1 &Ollama 的环境变量：Usage: ollama serve [flags]Aliases: serve, startFlags library to bypass autodetection2.SpringBoot 集成Spring AI 官方文档 Ollama 的 API 说明文档。
3.1K10编辑于 2025-08-22 Shimmy，超越ollama?
•步骤：1.安装Rust和Cargo（若未安装）：curl--proto'=https'--tlsv1.2-sSfhttps://sh.rustup.rs|shsource~/.cargo/env2.安装 2.根据操作系统下载对应文件：▪Windows：shimmy-x86_64-pc-windows-msvc.zip（需解压为.exe）。 /models/•或从其他来源获取模型文件（如Ollama模型目录）。 自动发现路径：•Shimmy默认扫描以下路径：◦~/.cache/huggingface/hub/（HuggingFace缓存）◦~/.ollama/models/（Ollama模型目录）◦.
14810编辑于 2026-04-29MiniCPM-2B-chat langchain接入
MiniCPM-2B-chat 介绍 MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。 经过 DPO 后，MiniCPM 在当前最接近用户体感的评测集 MTBench上，MiniCPM-2B 也超越了 Llama2-70B-Chat、Vicuna-33B、Mistral-7B-Instruct-v0.1 以 MiniCPM-2B 为基础构建端侧多模态大模型 MiniCPM-V，整体性能在同规模模型中实现最佳，超越基于 Phi-2 构建的现有多模态大模型，在部分评测集上达到与 9.6B Qwen-VL-Chat LLM 类，将 MiniCPM-2B-chat 接入到 LangChain 框架中。 llm = MiniCPM_LLM('/root/autodl-tmp/OpenBMB/MiniCPM-2B-sft-fp32') llm('你好') 如下图所示：
35010编辑于 2025-07-21- 来自专栏HelloWorld杰少
游戏反作弊系统接入：Part 2
游戏反作弊系统接入：Part 2 前言 大家好，在上一篇文章中我与大家分享了游戏反作弊系统 EasyAntiCheat 的配置，今天我就来与大家分享一下游戏该如何接入 Easy AntiCheat。
1.6K10编辑于 2024-04-23 - 来自专栏爱敲代码的猫
java微信公众号接入(2)
上一篇文章写了接入，这篇文章写接收用户消息和根据用户消息推送图文消息 maven2个依赖：<dependency> <groupId>org.dom4j</groupId> <artifactId [CDATA[this is a test]]></Content> <MsgId>1234567890123456</MsgId> </xml> PART2 conllter类：这里边有个坑，@PostMapping ArrayList<>(); String picUrl = "http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/V6sQHCpiblmCTG1LiaFuSgCJ3wicxTs1s2tBoveCvicZ
1.2K21发布于 2019-10-16 centos7 安装ollama 运行 ollama -v 报错解决
问题在ollama官网上，找到了linux上安装ollama的命令后，复制到自己的虚拟机中，下载完ollama，运行 ollama serve，提示以下报错：ollama: /lib64/libm.so )ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.11' not found (required by ollama)ollama: /lib64/ critical programs are missing or too old: compiler*** Check the INSTALL file for required versions.2. 0gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-SIG-SCLo 重新 yum makecache5.继续升级 gcc 和 make按顺序继续执行序号2中升级 make命令，从yum install -y devtoolset-8-gcc* 开始6.继续升级 make按顺序执行序号2中的命令，从 wget http://ftp.gnu.org/gnu/make
3.4K11编辑于 2025-06-12- 来自专栏AI进修生
使用 Gemma 2 构建 RAG的全过程（ Ollama 或 Hugginface ）
Aitrainee | 公众号：AI进修生 Gemma 2 ：使用 Ollama 或 Hugginface 构建 RAG（检索增强生成）管道。了解高级 RAG、部署策略。 没错，这两天关于Gemma2 9B、27B开源的消息又刷屏了，如果你还不知道的话，可以搜搜看看，还是挺不错的。 既然老百姓的普通电脑都能跑了（9B），那我们就介绍使用 Gemma 2 构建 RAG的全过程： 步骤一：下载和安装Gemma 2 首先，您需要在本地计算机上安装Ollama，这是一个终端应用程序，可以帮助您下载大型语言模型 ，例如Gemma 2。 只需打开终端，复制并粘贴以下命令即可：ollama run gemma2。这将把模型下载到你的计算机上。 我已经完成了这一步，现在我们继续在代码编辑器中安装必要的包。
43700编辑于 2024-12-02
腾讯云开发者
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