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ollama官网安装包下载
主页搜索ollama，打开ollama官方主页，然后点击download 选择合适自己系统的版本，常用的就是win系统 默认安装到C盘 如果你安装到c盘以外（详细图文教学百度搜索-【语义熔炉网】） ollama 官网下载模型 进入ollama官网的Models页面，找到deepseek-r1模型，在模型型号的下拉栏里，根据你的显卡的显存大小找到适合的模型(若显存能覆盖模型大小，则能跑GPU，若不能覆盖模型大小，
1.7K10编辑于 2025-02-12 Windows 10 下 AMD RX580 调用 Ollama GPU 加速教程
在 Windows 10 系统中，使用 AMD 经典老卡 RX580 运行 Ollama 大模型，无需复杂的 ROCm 或 CUDA 配置，借助 Ollama 内置的 Vulkan 跨平台推理后端，即可轻松实现 Ollama 原生内置 Vulkan 推理后端，通过 OLLAMA_VULKAN=1 环境变量即可开启，完美适配 AMD 老显卡、Intel 核显等设备。 直接打开配置环境变量增加OLLAMA_VULKAN=1的配置。 打开 PowerShell 或者CMD命令执行： 轻量3B模型（首选，显存占用低） ollama pull llama3.2:3b ollama run llama3.2:3b 7B通用模型（日常使用） ollama pull qwen2.5:7b ollama run qwen2.5:7b 运行检查GPU是否被占用了，即可完成配置。
75100编辑于 2026-07-11Shimmy，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）◦.
56111编辑于 2026-04-29- 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 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
79910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
5.4K21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/
4.1K11编辑于 2025-06-12- 来自专栏代码简单说
Ollama最新版安装包下载和安装教程（开源，简单，小白5分钟学会）
Ollama最新版安装包下载和安装教程（开源，简单，小白5分钟学会） 关键词：Ollama下载安装教程、Ollama Windows安装、Ollama Linux安装、Ollama本地大模型部署、Ollama 模型路径修改、Ollama使用方法 最近在折腾本地大模型环境，试了几种方案之后，发现 Ollama 的部署体验相对友好： 开源、安装简单、对小白也比较友好，几分钟就能跑起来。 一、下载 Ollama 1️⃣ 安装包下载 https://pan.quark.cn/s/dd6a9d3a50cd 下载安装包后打开安装即可 二、安装 Ollama Ollama 支持： Windows macOS Linux 本文主要介绍： Windows 安装 Linux 安装（Ubuntu 示例） 三、Windows 安装教程 1️⃣ 系统要求 Windows 10 及以上版本 安装包约 1.2GB 七、总结 Ollama 的优势： 安装简单 支持多平台 开源 本地运行，无需依赖在线接口 对新手友好 整体流程大概 5~10 分钟即可完成。
14.3K11编辑于 2026-06-16 - 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($"Chat with {ollama.SelectedModel
1.1K10编辑于 2025-03-26 - 来自专栏养虾记
OpenClaw 接入本地 Ollama
1.概述本手册介绍如何在OpenClaw中配置本地Ollama服务。Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，支持在本地机器上运行多种开源模型，如Llama、DeepSeek、Qwen等。 ，Ollama服务会自动启动。 列表中，选择Ollama。 6.常见问题Q1:Ollama服务无法启动？ :OpenClaw无法连接到Ollama？
5.7K42编辑于 2026-03-31 ollama安装初体验
存储：SSD硬盘以加快数据读取速度；考虑到模型文件较大，建议准备充足的存储空间,要求C盘空间可用>=10GB。 Ollama配置服务端口 编辑环境变量 配置端口 变量名称：OLLAMA_HOST 值： 0.0.0.0:8080 配置大模型本地存储路径 变量名称：OLLAMA_MODELS 值：D:\ollama \models 访问端口允许跨域 变量名称：OLLAMA_ORIGINS 值：* 配置环境变量后重启Ollama 常见ollama 属性设置 我们在平时使用ollama过程中会遇到不少问题，比如模型镜像加载在 模型操作命令 ollama serve：启动 Ollama 服务，是后续操作的基础。 ollama create：从模型文件创建模型，适用于自定义模型或本地已有模型文件的情况。 ollama list：列出本地已有的模型，方便管理和选择。 ollama cp：复制模型，可用于备份或创建模型副本。 ollama rm：删除模型，释放存储空间。
1.8K10编辑于 2025-07-16- 来自专栏云技术与
ollama 离线安装本地模型
7.9.2009 (Core) [docker@**-**-**-50 ~]$ 2.下载ollama安装包 可以直接浏览器下载 官网地址：https://ollama.com/download/linux 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 13921 Feb 7 14:27 install.sh -rw-r----- 1 docker docker 1682401421 Feb 6 10:27 ollama-linux-amd64.tgz -rw-r----- 1 docker docker 2569 Feb 6 10:00 wget-log [docker@**-**-**-50 hyh]$ 4. vendor ID for NVIDIA and AMD case $1 in lspci) case $2 in nvidia) available lspci && lspci -d '10de
2.7K10编辑于 2025-10-31 - 来自专栏Java Tale
Linux内网离线安装Ollama
CPU的型号 ## 查看Linux系统CPU型号命令，我的服务器cpu型号是x86_64 lscpu 根据CPU型号下载Ollama安装包 保存到/home/Ollama目录 下载地址 https ://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 Ollama安装包存放目录 注释下载链接 status "Downloading ollama..." ## 在install.sh的第65行 #curl --fail --show-error -- <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 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
14.9K12编辑于 2024-08-15 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
4.6K00编辑于 2025-07-16- 来自专栏喔家ArchiSelf
雕虫小技：Ollama的使用技巧
当启动 Ollama 时，它会自动启动侦听端口 11434 的REST API。这个REST API允许您从任何支持 HTTP 请求的编程语言或环境与 Ollama 进行交互。 我们可以使用它来执行各种任务，例如查询模型、管理配置或将 Ollama 集成到应用程序中。你可参考 Ollama 有关如何使用 API 的文档（Ollama/docs/api.md）。 默认情况下，当在 Ollama 下载一个模型时，它存储在～/.ollama文件夹中。此文件夹通常位于计算机的主存储器中，所有下载的型号都集中在这里，以便于访问。 10. 在Ollama中使用MCP 在设置MCP服务时，JSON文件相当于记录各服务联系方式的地址簿。配置时需要注意的是，在保存文件时确认编码格式为UTF-8，避免出现乱码。 最后，介绍了如何通过Ollama使用MCP服务。
51810编辑于 2026-06-15 - 来自专栏nobody
Ollama大模型入门指南
前提条件 在开始之前，请确保你已经安装Ollama并下载qwen3:4b模型： 代码解析 import asyncio from ollama import AsyncClient # 创建异步客户端 ，连接本地 Ollama 服务 client = AsyncClient(host='http://localhost:11434') asyncdef chat(): # 构造用户消息 运行程序 你将看到类似以下的实时输出： 提示：如果看到连接错误，请确认 Ollama 服务是否正在运行（可在浏览器访问 http://localhost:11434 测试）。 LangChain连接 Ollama 准备 Python 环境 你需要安装 LangChain 的核心库以及专门用于连接 Ollama 的社区库。 pip install langchain langchain-community langchain-core langchain-ollama LangChain 连接 Ollama 基础用法 1
42210编辑于 2026-03-16 - 来自专栏leehao
Ollama整合open-webui
It supports various LLM runners, including Ollama and OpenAI-compatible APIs.
82710编辑于 2025-02-11 - 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
63710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。
1.9K10编辑于 2025-05-28 119K star！无需GPU轻松本地部署多款大模型，DeepSeek支持！这个开源神器绝了
跨平台兼容原生支持M1/M2/M3芯片的Mac设备Windows系统提供一键安装包Linux服务器支持Docker部署 开放API接口import requestsresponse = requests.post ], verbose=True)与同类产品对比功能项OllamaLM StudioGPT4All模型支持数量50+20+10+本地部署难度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐API兼容性OpenAI自定义有限支持扩展插件 200+50+10+硬件要求无GPU需要GPU无GPU核心优势：真正的开箱即用体验活跃的开发者社区支持企业级功能免费开放持续更新的模型库快速入门指南第一步：安装运行# Mac/Linuxbrew install ollama# Windows下载安装包双击运行第二步：运行模型ollama run deepseek-r1>>> 你好，有什么可以帮助您？ /ollama
1.9K10编辑于 2025-04-10ollama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
2.5K00编辑于 2025-07-16
腾讯云开发者
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