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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，
1.6K10编辑于 2025-02-12 - 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 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 （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 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。
8.1K10编辑于 2026-06-16 - 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.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
5.2K21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）◦.
46011编辑于 2026-04-29- 来自专栏全栈程序员必看
pyqt5安装配置_如何安装pyqt5安装包
上篇介绍了Python的安装：PyQt5教程(一)——Python的安装，本篇介绍PyQt 5的安装。 一、安装PyQt5： 1、方法一：使用pip命令在线安装。 安装方法一：命令安装： 安装命令： pip install PyQt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple 安装方法二：安装包安装： 下载地址：点击下载PyQt5 pip install ×××.whl 三、配置环境变量： 安装好PyQt5和PyQt5-tools成功后，还需要配置相关的环境变量。 1、可以在python的安装目录Lib\site-packahes目录下看到安装包。比如我的python3.5安装在了D:\Soft_Install\python35下。 (PyQt5)命令查看PyQt5所依赖的模块： 下一篇：PyQt5教程(三)——Eric6的安装（详细） 本文原创作者：冯一川（ifeng12358@163.com），未经作者授权同意，请勿转载。
5K70编辑于 2022-11-16 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 .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.
4K11编辑于 2025-06-12- 来自专栏养虾记
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？
5.3K41编辑于 2026-03-31 DeepSeek实践-5分钟快速腾讯云部Ollama部署本地部署
以下步骤将指导您安装并使用 ChatBox：浏览器下载ChatBox: https://chatboxai.app/zh 进入Chatboxai点击“免费下载”按钮下载适用于您系统的安装包。 获取 Ollama 前往 Ollama 官方网站。 根据您的操作系统选择相应的安装包（Windows 选择 .exe，Mac 选择 .dmg）。 下载完成后，按照提示完成安装： Windows：双击安装包，按照向导操作即可。 Mac：将 Ollama 图标拖拽至 Applications 文件夹。 2. 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 下载 Chatbox 访问 Chatbox 官网，下载对应系统的安装包 按照默认设置完成安装 2. 连接本地模型 打开 Chatbox，进入设置界面。
2.9K21编辑于 2025-03-19ollama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 2025-07-16- 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($"Chat with {ollama.SelectedModel
1.1K10编辑于 2025-03-26 - 来自专栏leehao
Ollama整合open-webui
It supports various LLM runners, including Ollama and OpenAI-compatible APIs.
75810编辑于 2025-02-11 ollama的setup.exe和ollama-windows-amd64.zip区别
在Windows系统上，安装Ollama最为便捷的途径是利用OllamaSetup.exe安装程序。该程序无需管理员权限，即可在你的个人账户中顺利完成安装。 我们致力于不断更新Ollama，以确保其能够支持最新的模型，而该安装程序将助你轻松保持软件的最新版本。 若你有意将Ollama作为服务进行安装或集成，那么可以选择使用独立的ollama-windows-amd64.zip压缩包。 此压缩包内仅包含Ollama CLI以及Nvidia和AMD的GPU库依赖项，这为你提供了将Ollama嵌入现有应用程序中的灵活性，或者通过如ollama serve等工具，利用NSSM等服务管理器将其作为系统服务来运行
2.3K00编辑于 2025-07-16- 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day5：Ollama指令模式的智能助手
我们可以在https://ollama.com/library里找到Ollama团队挑选的大语言模型列表，我们可以根据“Featured（特色）”、“Most Popular（普及度）”、“Newest 如果在模型库中没有找到对应的版本时，就会从Ollama服务器上下载到本地来执行。 如下图：这对新手来说是最简便的方法，完全不用去HuggingFace上面翻找，除非你清楚要用的模型在Ollama支持列表中找不到，那就得通过Ollama提供的方法将指定模型导入进来也可以，并不是太难。 在Ollama支持列表中，可以看到有5個支持“視覺（visio）”的模型，是否表示我們可以用Ollama來讀取圖片，並且分析圖片的內容呢？答案是可以的！ Ollama還提供Python、JavaScript等語言的接口，我們可以很輕鬆地使用這些語言撰寫調用Ollama執行的大語言模型，請參考https://ollama.com/blog/vision-models
1.3K00编辑于 2024-10-27 - 来自专栏Java Tale
Linux内网离线安装Ollama
CPU的型号 ## 查看Linux系统CPU型号命令，我的服务器cpu型号是x86_64 lscpu 根据CPU型号下载Ollama安装包 保存到/home/Ollama目录 下载地址 https ://github.com/ollama/ollama/releases/ # x86_64 CPU选择下载ollama-linux-amd64 # aarch64|arm64 CPU选择下载ollama-linux-arm Ollama安装包存放目录 注释下载链接 status "Downloading ollama..." ## 在install.sh的第65行 #curl --fail --show-error -- <模型名称> ollama run qwen2:7b 关闭 Ollama 服务 # 关闭ollama服务 service ollama stop Ollama 常用命令 ## 启动Ollama服务 ollama 模型名称 ## 将模型推送到注册表 ollama push ## 列出模型 ollama list ## 复制模型 ollama cp ## 删除模型 ollama rm 模型名称 ## 获取有关Ollama
14.4K12编辑于 2024-08-15 - 来自专栏云技术与
ollama 离线安装本地模型
7.9.2009 (Core) [docker@**-**-**-50 ~]$ 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 "\ # "https://ollama.com/download/ollama-linux- # SUDO install -o0 -g0 -m755 TEMP_DIR/ollama # $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
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. 5. 复制模型ollama cp <source_model> <destination_model>复制一个模型，创建一个新模型副本。6. 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- 来自专栏小胡的技术分享
如何利用腾讯云轻量服务器搭建本地端DeepSeek
下面我用腾讯云轻量2-2linux的做演示安装Ollama首先要先安装Ollama，这个软件相当于DeepSeek大模型的底层，没有它大模型就无法正常运行。 （这里我等待了2个小时）下载完成下载完成后是一个.exe的安装包，双击打开它点击Install按钮（这里注意安装包是直接安装在C盘的，并不支持更改路径，因此C盘的空间必须要至少大于5GB的空余空间）等待安装完成安装完成后任务栏不会出现任何图标和进程 方法一可以使用网上可以搜索到的快捷的大模型版本1.5b版本 ollama run deepseek-r1:1.5b 7b版本 ollama run deepseek-r1:7b 8b版本 ollama run deepseek-r1:8b 14b版本 ollama run deepseek-r1:14b 32b版本 ollama run deepseek-r1:32b 70b版本 ollama run deepseek-r1:70b 761b版本 ollama run deepseek-r1:671b方法二在Ollama官网https://ollama.com/，点击Models然后找到deepseek-r1
2K12编辑于 2025-02-10 - 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
38810编辑于 2026-03-16 - 来自专栏喔家ArchiSelf
雕虫小技：Ollama的使用技巧
47.514667577+08:00', 'size': 2019393189, 'digest': 'a80c4f17acd55265feec403c7aef86be0c25983ab279d83f3bcd3abbcb5b8b72 : 'llama', 'families': ['llama'], 'parameter_size': '3.2B', 'quantization_level': 'Q4_K_M' } } ] } 5. :latest a80c4f17acd5 4.0 GB 100% GPU Forever 上面的输出还表明 llama 3.2 模型已经完全加载到 GPU 中，并且它将永远存储在内存中 ，你需要退出奥拉马，然后通过运行一个模型重新启动它，如下面的示例： $ ollama run llama3.2 pulling manifest pulling dde5aa3fc5ff... 100% .. 100% ▕████████████████▏ 96 B pulling 34bb5ab01051... 100% ▕████████████
35410编辑于 2026-06-15
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