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OpenClaw 接入本地 Ollama
，Ollama服务会自动启动。 列表中，选择Ollama。 步骤5：完成配置并重启配置完成后，选择Restart重启服务。 token=YOUR_TOKEN5.访问WebUI服务启动后，可在浏览器中访问：展开代码语言：TXTAI代码解释http://127.0.0.1:18789/? //127.0.0.1:11434/v1如果Ollama在远程服务器，使用对应IP地址防火墙问题：确保防火墙允许11434端口访问检查SELinux/AppArmor设置Q5:Token忘记了怎么办？
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
操作步骤 1.安装 Claude Code 和 Ollama npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest Ollama 可以通过官网https:// ollama.com/下载安装包安装。 “注意：Ollama 版本v0.14.0+，Claude Code版本v2.1.12+，可以通过下面命令验证 claude --version ollama --version Ollama 安装后会自动作为后台服务运行 #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
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。 操作步骤1.安装ClaudeCode和Ollama展开代码语言：TXTAI代码解释npminstall-g@anthropic-ai/claude-code@latestOllama可以通过官网https ://ollama.com/下载安装包安装。 注意：Ollama版本v0.14.0+，ClaudeCode版本v2.1.12+，可以通过下面命令验证展开代码语言：BashAI代码解释claude--versionollama--versionOllama 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。
8.6K11编辑于 2026-01-22 - 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！
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 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 OLLAMA_HOST "0.0.0.0" 重启 Ollama 应用程序。 点击 OK / 应用保存 在一个新的终端窗口运行 ollama 咋在我的网络暴露 Ollama？ Ollama 默认绑定 127.0.0.1 端口 11434。 通过 OLLAMA_HOST 环境变量更改绑定地址。 参考： Ollama Ollama FAQ
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 Embedding 模型接入方式与 LLM 类似，只需将模型类型改为 Text Embedding 即可。 OLLAMA_HOST "0.0.0.0" 重启 Ollama 应用程序。 通过 OLLAMA_HOST 环境变量更改绑定地址。 参考： Ollama Ollama FAQ 本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！
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 pull ollama/ollama:latest *拉取Chatbot-Ollama镜像命令 sudo docker pull ghcr.io/ivanfioravanti/chatbot-ollama 运行Ollama 镜像 选中镜像,点击运行进入配置界面,名称无需设置,默认即可,然后点击下一步 输入外部访问的端口,和容器内部端口一致,填写11434即可,然后点击下一步 然后点击完成即可运行ollama 5. 然而，它的缺点是网址由随机字符生成，不太容易记忆（例如：3ad5da5.r10.cpolar.top）。另外，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。
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? 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 Ollama这个大语言模型框架,远程通信! 我一般会使用固定二级子域名，原因是我希望将网址发送给同事或客户时，它是一个固定、易记的公网地址（例如：ollama.cpolar.cn），这样更显正式，便于流交协作。 5.
1K10编辑于 2025-01-14 - 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！ stream 否 设为 false 时返回单个响应对象而非流式对象 raw 否 设为 true 时不格式化提示词（适用于已指定完整模板的情况） keep_alive 否 控制模型在内存中的保持时长（默认：5m 模型额外参数（对应 Modelfile 文档中的配置如 temperature） stream 否 设为 false 时返回单个响应对象而非流式对象 keep_alive 否 控制模型在内存中的保持时长（默认：5m /ollama/ollama/blob/main/docs/openai.md
4.5K21编辑于 2025-03-21 Shimmy，超越ollama?
/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 2026-04-29centos7 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 .6: version `GLIBC_2.27' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9' not found (required by ollama )ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.11' not found (required by ollama)ollama: /lib64/ basearch/gpgcheck=1enabled=0gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-SIG-SCLo 重新 yum makecache5.
3.4K11编辑于 2025-06-12- 来自专栏.Net Core技术分享
Ollama系列06：C#使用OllamaSharp集成Ollama服务
本文是Ollama系列教程的第6篇，主要介绍如何通过SDK将ollama集成到c#程序中。 Ollama 提供了HTTP API的访问，如果需要使用SDK集成到项目中，需要引用第三方库OllamaSharp，直接使用nuget进行安装即可。 功能亮点 简单易用：几行代码就能玩转Ollama 值得信赖：已为Semantic Kernal、.NET Aspire和Microsoft.Extensions.AI提供支持 全接口覆盖：支持所有Ollama = new OllamaApiClient(uri); 获取模型列表 // list models var models = await ollama.ListLocalModelsAsync(); var chat = new Chat(ollama); Console.WriteLine(); Console.WriteLine($"Chat with {ollama.SelectedModel
92810编辑于 2025-03-26 ollama指定目录安装
ollama安装时候不能选择安装路径，只能默认安装C盘大概需要5GB空间，面对C盘没有多少的用户就很难装上去。 windows默认安装在C盘，不支持修改程序安装目录，可以在Windows终端中输入以下命令来自定义安装路径 在OllamaSetup.exe安装包文件路径下打开终端 D:\Ollama为安装的目标路径 OllamaSetup.exe /DIR="D:\Ollama" 自定义模型储存路径 在用户环境变量中添加一个OLLAM_MODELS环境变量来定义模型的储存位置
3.2K00编辑于 2025-07-16- 来自专栏Cordova封装H5 APP
vue H5 接入短信验证码
3、为了防止手机短信的恶意点击，我们将用户手机号和验证码关联并加上验证码过期时间一起存入数据库
2.3K30编辑于 2022-03-05 DeepSeek实践-5分钟快速腾讯云部Ollama部署本地部署
部署DeepSeek步骤 1、安装Ollama Ollama 是一款功能强大的开源工具，专为在本地运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）而设计。 第一步：环境搭建（安装Ollama） Ollama 是一款轻量级的AI模型运行框架，兼容多种开源模型，我们将利用它来运行DeepSeek。 复制对应版本的安装命令，并在终端中运行： ollama run deepseek-r1:8b （如果您选择 16B 版本，将 8b 替换为 16b） 首次运行时，系统会自动下载约 5GB 的模型文件，请耐心等待 腾讯云部署在腾讯云 AI 代码助手，开发者可配置接入DeepSeeK R1 及其他模型的官网 API ！ 也可接入本地 Ollama 部署的 Deepseek 大模型，结合腾讯云AI代码助手和 DeepSeek ，开发者可实现更加强大、高效、安全的 AI 编程体验。
2.5K21编辑于 2025-03-19ollama安装初体验
安装注意： 安装路径不可选只能被强制安装在 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama文件夹下面，占用空间5GB，需要您的C盘足够大。 Ollama配置服务端口 编辑环境变量 配置端口 变量名称：OLLAMA_HOST 值： 0.0.0.0:8080 配置大模型本地存储路径 变量名称：OLLAMA_MODELS 值：D:\ollama \models 访问端口允许跨域 变量名称：OLLAMA_ORIGINS 值：* 配置环境变量后重启Ollama 常见ollama 属性设置 我们在平时使用ollama过程中会遇到不少问题，比如模型镜像加载在 =24h 设置模型加载到内存中保持24个小时(默认情况下，模型在卸载之前会在内存中保留 5 分钟) 4.OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080 解决修改默认端口11434端口 5.OLLAMA_NUM_PARALLEL=2 设置2个用户并发请求 6.OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2 设置同时加载多个模型 启动Ollama后安装启动本地大模型
1.2K10编辑于 2025-07-16- 来自专栏leehao
Ollama整合open-webui
It supports various LLM runners, including Ollama and OpenAI-compatible APIs.
57810编辑于 2025-02-11 - 来自专栏Java Tale
Linux内网离线安装Ollama
://github.com/ollama/ollama/releases/ # x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64 # aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm 离线下载Linux环境的Ollama安装脚本 保存到/home/Ollama目录 ## 下载地址1，浏览器中打开下面地址 https://ollama.com/install.sh ## 下载地址 <模型名称> ollama run qwen2:7b 关闭 Ollama 服务 # 关闭ollama服务 service ollama stop Ollama 常用命令 ## 启动Ollama服务 ollama serve ## 从模型文件创建模型 ollama create ## 显示模型信息 ollama show ## 运行模型 ollama run 模型名称 ## 从注册表中拉去模型 ollama pull 模型名称 ## 将模型推送到注册表 ollama push ## 列出模型 ollama list ## 复制模型 ollama cp ## 删除模型 ollama rm 模型名称 ## 获取有关Ollama
12.8K12编辑于 2024-08-15 - 来自专栏云技术与
ollama 离线安装本地模型
GitHub手动安装文档地址：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md 安装包下载地址：https://ollama.com/download "\ # "https://ollama.com/download/ollama-linux- # SUDO install -o0 -g0 -m755 TEMP_DIR/ollama # /ollama serve User=ollama Group=ollama Restart=always RestartSec=3 Environment="PATH=$PATH" [Install] $SUDO rm -rf /usr/share/ollama/lib $SUDO chmod o+x /usr/share/ollama $SUDO install -o ollama -g ollama modules-load.d/nvidia.conf; then echo " fi done fi status "NVIDIA GPU ready." install_success 5
1.8K10编辑于 2025-10-31 ollama的setup.exe和ollama-windows-amd64.zip区别
在Windows系统上，安装Ollama最为便捷的途径是利用OllamaSetup.exe安装程序。该程序无需管理员权限，即可在你的个人账户中顺利完成安装。 我们致力于不断更新Ollama，以确保其能够支持最新的模型，而该安装程序将助你轻松保持软件的最新版本。 若你有意将Ollama作为服务进行安装或集成，那么可以选择使用独立的ollama-windows-amd64.zip压缩包。 此压缩包内仅包含Ollama CLI以及Nvidia和AMD的GPU库依赖项，这为你提供了将Ollama嵌入现有应用程序中的灵活性，或者通过如ollama serve等工具，利用NSSM等服务管理器将其作为系统服务来运行
1.7K00编辑于 2025-07-16
腾讯云开发者
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