- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏deepseek本地部署
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，
1.6K10编辑于 2025-02-12 - 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
72210编辑于 2025-11-20 - 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。
1.4K20编辑于 2024-03-28 - 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
5.2K21编辑于 2025-03-21 - 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。
4K10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）◦.
46011编辑于 2026-04-29- 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 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 （注意网络流量） 2️⃣ 安装步骤 下载完成后： 双击安装文件 等待 3~5 分钟 安装完成后： Ollama 会后台静默启动 任务栏右下角会出现 小羊驼图标 可以在开始菜单中搜索 Ollama 如下图所示 2️⃣ 如果没有 curl 先安装 curl： sudo apt install curl 3️⃣ 安装过程示意 4️⃣ 验证安装是否成功 ollama --version 输出版本号说明安装成功： 五 修改步骤： 1️⃣ 打开 Ollama 点击左上角菜单图标： 2️⃣ 进入设置 点击 “设置”： 3️⃣ 修改模型路径 修改模型存储路径为其他磁盘： 建议选择： D:\OllamaModels 或其他空间较大的磁盘
8.1K10编辑于 2026-06-16 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
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。
52300编辑于 2024-12-02 - 来自专栏养虾记
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？
5.3K41编辑于 2026-03-31 - 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 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
4.2K00编辑于 2025-07-16ollama安装初体验
Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。 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 ollama run qwen2:0.5b 退出 /bye 查看本地大模型 ollama list 查看帮助： (base) C:\Users\Administrator>ollama --help ollama run：运行模型，如ollama run qwen2，若本地无该模型会自动下载并运行，可用于快速测试模型。 }' (2).
1.6K10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.
75810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
2.3K00编辑于 2025-07-16- 来自专栏.NET企业级解决方案应用与咨询
安装包制作工具 SetupFactory使用2 API清单
序号 API名称 API说明 1 Application.Exit 退出安装程序，并返回一个可选的返回代码 2 Application.GetInstallLanguage 返回一个包含当前安装语言的表格 返回 Num1/Num2 的反正切 (弧度) 130 Math.Ceil 返回数字的上限 131 Math.Cos 返回数字的余弦 132 Math.Deg 将数字从弧度转换为度数 133 Math.Exp 返回数字的指数值 134 Math.Floor 返回数字的下限 135 Math.Frexp 返回数字(x) 的尾数(m) 和指数(n) (方程式：x = m * 2^n) 的表格 136 Math.Ldexp 已知尾数(m) 和指数(n) (方程式：x = m * 2^n)，返回数字(x) 137 Math.Log 返回数字的对数 138 Math.Log10 返回数字的基数为 10 的对数 139 Math.Max 比较两个数字，并返回最大数 140 Math.Min 比较两个数字，并返回最小数 141 Math.Mod 返回 Num1/Num2 的系数 142 Math.Pow 返回基数乘至指数幂的计算 143
3.4K40发布于 2019-09-17 - 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 2 https://github.com/ollama/ollama/blob/main/scripts/install.sh 修改install.sh脚本 总共需要修改两个点 Ollama下载地址和 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
14.4K12编辑于 2024-08-15 - 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 false KERN=$(uname -r) case "$KERN" in *icrosoft*WSL2 | *icrosoft*wsl2) IS_WSL2=true;; *icrosoft) id ollama >/dev/null 2>&1; then status "Creating ollama user..." 2>&1; then status "Adding ollama user to render group..."
2.4K10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. 2. 拉取模型ollama pull <model_name>从远程模型仓库拉取指定的模型到本地。如果本地已存在该模型，此命令会更新模型，仅下载变更部分。3. 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。
9.2K10编辑于 2025-03-11- 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 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 messages = [HumanMessage(content="你好，如何入门大模型")] response = llm.invoke(messages) print(response.content) 2.
38810编辑于 2026-03-16
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号