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OpenClaw 接入本地 Ollama
1.概述本手册介绍如何在OpenClaw中配置本地Ollama服务。Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，支持在本地机器上运行多种开源模型，如Llama、DeepSeek、Qwen等。 ，Ollama服务会自动启动。 列表中，选择Ollama。 6.常见问题Q1:Ollama服务无法启动？ 查看配置文件：展开代码语言：BashAI代码解释$cat.openclaw/openclaw.json|greptokenQ6:如何更新模型？
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 ID SIZE MODIFIED qwen2:0.5b 6f48b936a09f 352 MB 7 months ago 那就得填写 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。 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 ID SIZE MODIFIED qwen2:0.5b 6f48b936a09f 352 MB 7 months ago 那就得填写 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。
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 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 我们通过群晖的局域网ip地址加9200端口访问Cpolar的Web管理界面,然后输入Cpolar邮箱账号与密码进行登录，如无账号可去官网注册： cpolar官网地址：https://www.cpolar.com/ 6.
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! 的公网地址就设置好了,下面我们在MaxKB中添加调用我们本地模型 6.
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！ 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。 参考内容 官方API文档：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md 官方兼容OpenAI文档：https://github.com /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 2026-04-29- 来自专栏EdisonTalk
.NET 6+Semantic Kernel快速接入OpenAI接口
.NET6应用集成OpenAI 这里，我们快速通过一个.NET 6 控制台应用程序来使用Semantic Kernel集成OpenAI创建一个AIGC应用。 第一步：创建一个.NET6控制台应用程序； 第二步：新建一个appsettings.json，填入以下配置： { "LLM_API_MODEL": "mistral-7b-instruct", ------------------------------------"); Console.Write("You: "); } 运行一下，结果如下图所示： 小结 本文介绍了如何在.NET 6环境下使用 Semantic Kernel快速接入OpenAI大预言模型API来实现一个AIGC应用，20来行代码就可以实现，是不是很方便？
66410编辑于 2024-05-30 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day6：Ollama的Webui智能助手
前面已經教會大家很輕鬆地使用 Ollama 搭建一個在指令終端的交互式智能助手，但這種操作模式畢竟比較粗糙，而且只能在一臺機器上使用，實用性並不高，如果能搭建一個Web界面的智能助手，並且可以讓局域網裏的其他人一起使用的話 在https://github.com/open-webui/open-webui這個項目與Ollama項目能搭配得天衣無縫，只要在前面ollama容器執行的狀況下（表示ollama server已啓動 ），然後執行以下指令，就能爲Ollama提供一個非常美觀的Web交互界面： $ docker run -it --rm --network=host \ --add-host=host.docker.internal 這裏顯示的模型選項，就是 Ollama已經下載到本地的模型，可以非常輕鬆地在各種模型直接切換，這樣就很容易去測試各種不同模型的特色與效果。 現在搭配Open Webui的Ollama智能助手已經建立好了，我們可以在另一臺機器上打開瀏覽器，然後輸入 <IP_OF_OLLAMA>:8080 ，例如我們搭建Ollama + Open WebUI的
58710编辑于 2024-10-29 centos7 安装ollama 运行 ollama -v 报错解决
.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX _3.4.25' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (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/ libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21' not found (required by ollama)ollama: /lib64/libstdc++.so.6:
3.4K11编辑于 2025-06-12- 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day6：Ollama的Webui智能助手
前面已經教會大家很輕鬆地使用 Ollama 搭建一個在指令終端的交互式智能助手，但這種操作模式畢竟比較粗糙，而且只能在一臺機器上使用，實用性並不高，如果能搭建一個Web界面的智能助手，並且可以讓局域網裏的其他人一起使用的話 在https://github.com/open-webui/open-webui這個項目與Ollama項目能搭配得天衣無縫，只要在前面ollama容器執行的狀況下（表示ollama server已啓動 ），然後執行以下指令，就能爲Ollama提供一個非常美觀的Web交互界面： $ docker run -it --rm --network=host \ --add-host=host.docker.internal 這裏顯示的模型選項，就是 Ollama已經下載到本地的模型，可以非常輕鬆地在各種模型直接切換，這樣就很容易去測試各種不同模型的特色與效果。 現在搭配Open Webui的Ollama智能助手已經建立好了，我們可以在另一臺機器上打開瀏覽器，然後輸入 <IP_OF_OLLAMA>:8080 ，例如我們搭建Ollama + Open WebUI的
61610编辑于 2024-10-28 - 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 - 来自专栏技术综合
Angularjs1.x ES6接入Chart图表
github：https://github.com/jtblin/angular-chart.js 官方网站：http://jtblin.github.io/angular-chart.js/
1.1K10发布于 2020-08-25 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AI进修生
Ollama 升级！支持一键拉取Huggingface上所有的模型，太方便了！（vLLM、Fastgpt、Dify、多卡推理）
Dfiy就简单讲讲： 1、Ollama接入 2、用的比较多的肯定是OpenAl-API-compatible，即OpenAI兼容格式，比如Vllm就需要用这个接入，OpenAl-API-compatible 第一种，使用cat cat swallow-70b-instruct.Q6_K.gguf-split-* > swallow-70b-instruct.Q6_K.gguf cat swallow-70b-instruct.Q8 MiniCPM-V2_6图像识别模型上线，适用于手机上单张图片、多张图片和视频的 GPT-4V 级 MLLM bin后面加一个ollama，即：ollama-linux-amd64/bin/ollama /:/mnt/data -p 11436:11434 --name ollama6 ollama/ollama serve Modelfile.txt文件这样写： FROM "/mnt/data Docker 容器内部的卷，对应宿主机/home/ly/下存放的模型 然后我们执行下面命令构建模型 docker exec ollama6 ollama create qwen2.5-72b-instruct-q2
23.1K12编辑于 2024-12-02 ollama安装初体验
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 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 模型操作命令 ollama serve：启动 Ollama 服务，是后续操作的基础。 ollama create：从模型文件创建模型，适用于自定义模型或本地已有模型文件的情况。 ollama list：列出本地已有的模型，方便管理和选择。 ollama cp：复制模型，可用于备份或创建模型副本。 ollama rm：删除模型，释放存储空间。
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
腾讯云开发者
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