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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！ 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
5.2K21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 六、简单使用示例 安装完成后，可以拉取模型： ollama pull llama3 运行模型： ollama run llama3 如果成功进入交互界面，说明本地大模型已经跑起来了。
8.1K10编辑于 2026-06-16 - 来自专栏运维有术
kubeasz 制作k8s 集群离线安装包
kubeasz 制作k8s 集群离线安装包 大家好，欢迎来到运维有术 本文介绍了，利用 ezdown 制作 kubeasz 离线部署 k8s 集群所需的离线安装包。 使用 kubeasz 离线安装 k8s 集群需要下载四个部分： kubeasz 项目代码 二进制文件（k8s、etcd、containerd 等组件） 容器镜像文件（calico、coredns、metrics-server 等容器镜像） 系统软件安装包（ipset、libseccomp2 等，仅无法使用本地 yum/apt 源时需要） 1. to download package of AlmaLinux 8 almalinux_9 to download package of AlmaLinux 9 centos 集群所需离线包的下载，下一期我们实战如何利用离线包安装部署 3 个 Master 节点 的 k8s 集群。
1.5K10编辑于 2024-06-12 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 (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/ gcc*mv /usr/bin/gcc /usr/bin/gcc-4.8.5ln -s /opt/rh/devtoolset-8/root/bin/gcc /usr/bin/gccmv /usr/bin bin/ && mv make make.bakln -sv /usr/local/make/bin/make /usr/bin/make3.解决 yum install -y devtoolset-8-
4K11编辑于 2025-06-12- 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。 根据您的硬件配置选择合适的模型：提示：模型大小影响显存/内存占用，请根据机器配置选择：8GB内存：推荐使用7B参数模型16GB内存：可以使用13B参数模型32GB+内存：可以使用更大模型或同时运行多个模型以下是推荐的模型 ollamapulldeepseek-coder:6.7b#CodeLlama-Meta的开源代码模型$ollamapullcodellama:7b#Llama3-Meta的通用大模型$ollamapullllama3:8b 列表中，选择Ollama。
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 - 来自专栏网络安全攻防
别再用云API了！手把手教你把大模型“装进自己电脑”
、高控制力地使用目前最强的开源智能能力 框架安装 Step 1：访问ollama的官网地址并选择对应系统版本，下载安装包 https://ollama.com/download 这里从官网下载有点慢，我们可以直接访问 GIthub选择对应的下载软件包版本并复制链接 https://github.com/ollama/ollama/releases 随后使用虾壳来生成加速下载链接： Step 2：运行安装包并按照提示完成安装 pull) ollama run llama3:8b 启动后进入交互模式，可直接输入prompt交互 ollama pull 下载/更新模型到本地存储 ollama pull deepseek-r1:8b ollama stop 停止正在运行的模型 ollama stop llama3:8b 停止模型会释放内存 ollama rm 删除本地某个模型 ollama rm llama3:8b 删除后可释放磁盘空间 /Modelfile Modelfile定义模型配置(系统提示、参数) ollama show 显示模型详细信息 ollama show llama3:8b 可展示配置、参数信息等 ollama serve
2.6K20编辑于 2026-04-13 - 来自专栏前端数据可视化
『NAS』在绿联部署DeepSeek，接入n8n工作流-ollama
NAS里部署 n8n，但如果没有 AI 能力加入，n8n 就只是一个木头。 AI 大模型 ollama n8n AI 大模型好理解，2026年了，能刷到本文的人应该多少知道什么是大模型。 Ollama 是一款能让你在自己电脑上轻松安装、运行和管理各类 AI 大模型的轻量级工具。我们可以用 Ollama 下载 DeepSeek，并提供给 n8n 使用。 n8n 接入 Ollama 本文不讲 n8n 如何使用，只介绍在绿联 NAS 上如何用 n8n 接入 Ollama，并使用 DeepSeek 模型。 想了解 n8n 怎么玩出花样，欢迎关注 《n8n修炼手册》 在浏览器输入你在 NAS 部署的 n8n 地址，创建一个工作流。 点击画布中间的加号，或者按下键盘的 Tab 键。
54810编辑于 2026-05-21 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 2025-07-16- 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 本地部署DeepSeek R1大模型
一、安装软件 1.1 安装Ollama 你可以访问Ollama的官方网站https://ollama.com/download，选择适合你操作系统的安装包进行下载。 1.2 安装cherry studio 前往官网https://cherry-ai.com/download下载对应操作系统的安装包 1.3 下载deepseek R1本地模型 直接前往Ollama官网 ：https://ollama.com/library/deepseek-r1 根据自己电脑的配置选择不同参数的模型， 查下自己MAC电脑的显存： system_profiler SPDisplaysDataType 根据推荐老周这里选择了8b参数的模型： ollama run deepseek-r1:8b 打开终端（Mac OS）或运行（Windows，可以用win键+r快捷键弹出），粘贴刚刚复制的代码（ollama run deepseek-r1:8b） 接下来可能有点慢，测你家网速的时候到了。
90310编辑于 2025-11-20在本地电脑部署自己的 DeepSeek 大模型 AI：小白也能轻松上手
点击页面上的 Download 按钮，下载适合你操作系统的安装包。按照提示完成安装。第二步：安装 Ollama 并配置存储路径安装 Ollama下载完成后，双击安装包开始安装。 更改安装路径（可选）如果你希望将 Ollama 安装到其他磁盘可按照下面方式进行安装。手动创建Ollama安装目录，首先在你想安装的路径下创建好一个新文件夹，并把Ollama的安装包放在里面。 ) DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1.5B ~1 GB NVIDIA RTX 3050 8GB GB NVIDIA RTX 3060 12GB or higher DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 安装 ChatBox AI下载完成后，双击安装包，按照提示完成安装。安装过程非常简单，只需点击“下一步”即可完成。启动 ChatBox AI安装完成后，启动 ChatBox AI。
5.7K01编辑于 2025-02-06- 来自专栏修己xj
手把手教你用Ollama+Chatbox玩转DeepSeek大模型
ollama目前在github上已经拥有123k star ollama github地址：https://github.com/ollama/ollama ollama安装 ollama安装比较简单， 直接在官网下载windows安装包安装就可以了。 deepseek-r1模型进行安装，目前deepseek-r1有以下版本 我下载的是14b的模型，下载命令如下(我已经下载过14b了，此处用8b做示范)， ollama run deepseek-r1: 8b 如果之前未下载过模型文件，执行的命令的时候会下载 下载完成之后我们就可以在窗口中使用deepseek-r1模型提问了 ollama api默认只能在本机使用，如果我们想在局域网中使用我们模型的api 该项目目前已经在github上拥有28.9k star github 地址： https://github.com/Bin-Huang/chatbox chatbox安装 chatbox安装较为简单，下载最新安装包后直接安装就可以了
1.8K11编辑于 2025-03-12 ollama安装初体验
GPU（可选但推荐）：NVIDIA GPU 配备至少8GB显存，用于加速模型推理过程。推荐使用具有16GB或以上显存的专业级GPU。 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。
1.6K10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 2025-07-16Deepseek 本地部署“网页版”与“软件版”超级详细教学（deepseek+Ollama+OpenWebUI+Chatbox AI+Cherry Studi
Ollama 安装打开 Ollama 官方下载页面：https://ollama.com/download。 7B/8B中等复杂度任务（文案生成、表格处理）需要中等硬件配置，如 RTX 3060 12G性能与资源消耗平衡，适合中等任务14B复杂任务（长文本生成、数据分析）需要较高硬件配置，如 A100处理复杂任务能力强 下载安装包：根据你的操作系统（Windows、macOS、Linux等）选择对应的安装包。安装程序：双击下载的安装文件，按照提示完成安装。 Studio（软件版）访问 Cherry Studio 官方网站 https://cherry-ai.com/download，根据您的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）选择对应版本的安装包下载完成后 ，双击安装包运行。
7.3K02编辑于 2025-02-20
腾讯云开发者
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