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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 现在 llama.cpp 迎来重大更新，它也有了自己的 Web UI，我测试了安装部署和自行打包，很多地方确实比 Ollama 还有方便好用。 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，deepseek-v3.1 并发太差：不要再用 _Ollama_，不要再用 llama.cpp
25210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。 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
3.7K21编辑于 2025-03-21 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 .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/
2.8K11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
79410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
1.9K00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.
43810编辑于 2025-02-11 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
80300编辑于 2025-07-16ollama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 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 pull: 从注册表中拉取模型，如ollama pull llama3，方便获取官方或其他来源的模型。 ollama push：将模型推送到注册表，便于共享模型。 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。
82210编辑于 2025-07-16- 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
10.2K11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 $SUDO install -o ollama -g ollama /download/ollama-linux-amd64-rocm.tgz${VER_PARAM}" \ | $SUDO tar zx --owner ollama --group ollama -
1.1K10编辑于 2025-10-31 Ollama 常用命令
Ollama 常用命令Ollama 是一个用于管理和运行大型语言模型的工具，提供了丰富的命令行接口（CLI），方便用户在本地环境中轻松地部署和运行各种模型。 以下是一些 Ollama 的常用命令及其用法：一、模型管理命令1. 列出本地模型ollama list显示本地存储的所有模型，包括模型名称、版本等信息。4. 查看模型信息ollama show <model_name>显示指定模型的详细信息，如版本、参数、大小等。 启动 Ollama 服务ollama serve启动 Ollama 服务器，使其开始监听请求并处理模型任务。2. 查看帮助信息ollama help显示 Ollama 支持的所有命令及其简要说明，帮助用户了解可用的功能。2. 查看版本信息ollama -v显示当前 Ollama 工具的版本信息。
5.3K10编辑于 2025-03-11- 来自专栏AI SPPECH
MCP Client 与 Ollama 本地模型
二、核心更新亮点与新要素 2.1 Ollama 深度集成 MCP v2.0 实现了与 Ollama 的深度集成，提供了便捷的本地模型管理和使用能力。 集成的核心架构 MCP Client 与 Ollama 集成的核心架构包括以下组件： Ollama Connector：负责与 Ollama API 通信 Local Model Manager：管理本地模型的生命周期 集成的核心架构 3.2 核心实现细节 3.2.1 Ollama Connector 实现 Ollama Connector 是 MCP Client 与 Ollama 通信的核心组件，负责处理模型调用和管理请求 集成示例 代码示例 4：MCP Client 与 Ollama 集成的完整示例 # 示例：MCP Client 与 Ollama 集成的完整示例 import asyncio from mcp_client.ollama_connector 集成配置示例 **完整配置文件（YAML 格式）** ```yaml # MCP Client 与 Ollama 集成配置 ollama_integration: # Ollama 连接配置
29410编辑于 2026-01-07 - 来自专栏SpringBoot教程
Spring AI调用Ollama+DeepSeek
AI调用Ollama 下载并安装 Ollama 官网：https://ollama.com/ Ollama 是一个用于本地化部署和管理大型语言模型（LLM）的工具。 模型默认安装在C盘，可以通过命令安装修改安装路径：OllamaSetup.exe /DIR=F:\software\ollama\install 点击环境变量，选择下面新建一个系统环境变量 OLLAMA_MODELS ，然后指定想要安装模型的路径 ，比如 “F:\software\ollama\deepseek” 拉取 DeepSeek 模型 选择适合自己的版本 https://ollama.com/library /deepseek-r1 本地学习可以使用1.5b 比如，下载1.5b，执行下面命令 ollama pull deepseek-r1:1.5b 查看本地安装了哪些模型： ollama list 删除指定模型 ： ollama rm deepseek-r1:1.5b 启动Ollama服务测试 启动 Ollama 服务，默认会监听 http://localhost:11434 ollama run deepseek-r1
1.2K10编辑于 2025-06-02 - 来自专栏.Net Core技术分享
semantic kernel调用ollama接口
在前面的内容里面分享了如何使用OllamaSharp访问ollama接口，今天分享如何使用Semantic Kernel来访问ollama接口。 我们可以直接使用类似OllamaSharp这样的SDK来调用某个大模型的接口，但是如果我们即要访问Ollama里面的模型，又要访问OpenAI的接口，还要兼容DeepSeek的接口，这个时候就需要一个集成开发框架了 使用SK 首先要添加框架引用： dotnet add package Microsoft.SemanticKernel 由于我们要访问Ollama，因此还需要添加SK的Ollama连接器： dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Ollama 注意：为了避免编码时收到SKEXP0070、SKEXP0010这种错误，我们先在项目里面把他们屏蔽掉 endpoint); // Create a kernel builder var builder = Kernel.CreateBuilder().AddOllamaChatCompletion(ollama
38710编辑于 2025-04-09 - 来自专栏AI模型部署实践
HAI - Ollama 使用指南
概述Ollama 是一款支持在本地运行多种开源大型语言模型，具有本地运行、开源模型支持、简化流程、高度定制且跨平台兼容等特性的软件平台。 环境配置Ubuntu20.04、Python 3.10、CUDA 11.7、cuDNN 8、Ollama 和 JupyterLab。 快速开始查看Ollama语言模型列表ollama list选择语言模型，启动ollamaollama run llama3:latest3. 查看运行结果。 Ollama 的运行结果示例图如下：Ollama 官方文档与资源Ollama 官方 使用文档。查看 Ollama 语言模型。
1.1K10编辑于 2025-05-28 - 来自专栏架构驿站
LLM 推理引擎之争：Ollama or vLLM ?
—01 — 什么是 Ollama 以及如何认识 ？ import subprocess def run_ollama(model_name, prompt): """ Run a prompt against a local Ollama Ollama 提供了一个不断增长的预训练模型库，涵盖了从通用的多功能模型到针对特定细分任务的专用模型。 单线程推理：Ollama 设计采用单线程推理架构，简化了系统结构，避免了多线程带来的复杂性和资源竞争。这使得 Ollama 更加适合低并发的场景，能够高效地完成推理任务。 —03 — vLLM vs Ollama ，该如何选择 ？
1.5K11编辑于 2025-04-24 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型 前置条件 使用英伟达显卡下载cuda驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Ollama Ollama ://ollama.com/install.sh | sh 当然Ollama不只是可以启动deepseek模型，也可以启动他的模型 https://ollama.com/search # 模型的安装命令 R1 # 所需空间大约 404G ollama run deepseek-r1:671b # Windows的环境变量监听 # OLLAMA_HOST 0.0.0.0 # 启动命令 ollama 在另一台服务器上，请使用以下命令： 连接到另一台服务器上的Ollama时，请将OLLAMA_BASE_URL更改为服务器的URL： docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL WebUI和Ollama，确保您可以快速启动一切。
2.6K20编辑于 2025-02-04 - 来自专栏leehao
采用Ollama运行本地大模型
Ollama Ollama， 羊驼，快速的在本地电脑上运行大模型，只需要下载一个应用包即可，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型，无需安装额外的环境依赖和编译等操作。 Ollama 将模型权重、配置和数据捆绑到一个包中，定义成 Modelfile。它优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况。 优势 使用极其方便。 运行 打开cmd，输入ollama run {模型名称}，如，运行glm4-9b，则执行 ollama run glm4:9b 如果之前没有下载该模型，那么系统会首先下载模型，下载后运行，其中下载速度还是很快的 常用命令 获取模型 ollama pull llama3 运行模型 ollama run llama3 移除模型 ollama rm llama3 多模态 What's in this image? /Users/jmorgan/Desktop/smile.png 显示模型信息 ollama show llama3 罗列已安装模型 ollama list 后端运行服务 ollama serve 下节整合
99520编辑于 2025-02-11 - 来自专栏.Net Core技术分享
Ollama本地部署大模型总结
安装指南 第一步：安装ollama 我们可以从官网下载ollama，此步骤支持windows、mac、ubuntu操作系统，此处仅以windows作为演示。 打开ollama官网：https://ollama.com 点击download按钮进行下载，下载完成后点击安装。 安装完成后打开，你会看到一个聊天窗口： 使用ollama中的大模型 我们在上一篇中在本地安装了ollama和deepseek，现在我们把它集成到刚安装的chatbox中。 ollama的集成。 在ollama中有很多嵌入模型供我们选择使用。
4K11编辑于 2025-03-30 - 来自专栏码匠的流水账
ollama+qwq小试牛刀
序本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型步骤pullollama pull qwq pulling manifest pulling c62ccde5630c... 100% ▕███ demoFunction query:{}", s.query); return new Response("今天深圳天气晴朗"); }}执行http://localhost:10005/ollama 如果没有其他计划，可以多享受这美好的阳光哦~小结通过ollama可以直接运行qwq模型，另外相较于deepseek-r1:8b，qwq模型原生支持了function call。
26310编辑于 2025-03-10
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