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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 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）◦.
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。
1.6K10编辑于 2024-06-12 - 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 (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-
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 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。
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($"Chat with {ollama.SelectedModel
1.1K10编辑于 2025-03-26 - 来自专栏养虾记
OpenClaw 接入本地 Ollama
1.概述本手册介绍如何在OpenClaw中配置本地Ollama服务。Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，支持在本地机器上运行多种开源模型，如Llama、DeepSeek、Qwen等。 ，Ollama服务会自动启动。 根据您的硬件配置选择合适的模型：提示：模型大小影响显存/内存占用，请根据机器配置选择：8GB内存：推荐使用7B参数模型16GB内存：可以使用13B参数模型32GB+内存：可以使用更大模型或同时运行多个模型以下是推荐的模型 ollamapulldeepseek-coder:6.7b#CodeLlama-Meta的开源代码模型$ollamapullcodellama:7b#Llama3-Meta的通用大模型$ollamapullllama3:8b 列表中，选择Ollama。
5.7K42编辑于 2026-03-31 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。
1.8K10编辑于 2025-07-16- 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。
79010编辑于 2026-05-21 - 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
2K11编辑于 2025-03-12 - 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PHP学习网
lnmp一键安装包使用Navicat远程访问mysql8
最近网站更换服务器，于是就连带的升级了mysql8，当一切都配置好后，需要用Navicat访问数据库了，按照之前的步骤操作，突然给报了错误 （之前操作的链接：https://www.viphper.com right syntax to use near 'IDENTIFIED BY "password" WITH GRANT OPTION' at line 1 经过一番努力查找，原来是mysql8不在使用之前的写法了
1.1K20编辑于 2022-08-03 X shell8免费版安装包下载，附安装教程
老规矩哈直接放链接Xshell8安装包获取链接：https://tool.nineya.com/s/1j2suiavn昨天有粉丝问小兔有没有X shell8免费版的安装包，那肯定是有的啊，至于这个免费版是什么版嘛
5.5K10编辑于 2025-08-18- 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
3.1K20编辑于 2026-04-13 - 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 的大小1.1G 的模型 3：47 开始 很慢 打开终端，输入以下命令下载并运行deepseek模型，例如下载1.5B 模型 ollama run deepseek-r1:1.5b pulling aabd4debf0c8 aabd4debf0c8... 14% ¨Š¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€¨€ ¨‡ 161 MB/1.1 GB 42 pulling manifest pulling aabd4debf0c8 ollama sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart ollama 服务器外部可以访问11434 端口了 8 验证测试 为了方便对话，
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 - 来自专栏若城技术专栏
小白也能看懂的DeepSeek-R1本地部署指南
一、基础环境搭建 安装Ollama 下载Ollama： 访问Ollama官网 ，根据你的操作系统（Windows、Mac或Linux）下载相应安装包。 然后检查 ollama -v 下载完成后，按照安装向导的提示逐步完成安装。在安装过程中，Ollama 服务会自动在电脑后台运行。 若选择 7B 版本，输入 ollama run deepseek-r1:7b 。我 Mac 选择的是这个。 若选择 8B 版本，输入 ollama run deepseek-r1:8b 。 三、打造专属AI聊天室 （一）安装配置 “Cherry Studio” 前往Cherry Studio 官方网站****，根据你的操作系统（支持 Windows、Mac 和 Linux）下载对应的安装包 安装 下载完成后，对于 Windows 系统，双击安装包，按照安装向导提示完成安装，期间可能需要同意用户协议、选择安装路径等常规步骤；对于 Mac 系统，将下载的应用程序文件拖移到 “应用程序” 文件夹
64.7K3014编辑于 2025-02-08 DeepSeek/Qwen本地部署详细步骤与避坑指南
安装 Ollama 核心程序访问官网：前往Ollama官方网站（建议使用 Chrome 浏览器）。下载安装包：点击 "Download" 按钮，选择 Windows 版本。 下载安装包 -> 双击运行 -> 搞定。自定义安装路径这是很多 Windows 用户的刚需。安装时支持选择非系统盘（如D盘、E盘），有效避免C盘空间，保障系统运行流畅。 其他：MiniCPM V-8B 等多模态模型。这是该工具区别于传统本地部署的一大亮点。 第1步：下载与安装下载软件安装包后双击运行。第2步：选择并下载模型打开软件，进入“模型管理”界面。你会看到支持的模型列表，以及对应推荐硬件配置。 RTX 3060 / 4060 / 5060 (8G 显存)：推荐 DeepSeek-R1-7B 或 8B 版本，这是目前性价比最高的选择。
6.1K20编辑于 2026-03-06
腾讯云开发者
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