2025最新版2000+多种开源大模型随意部署!一键搭建本地大模型,不挑环境、不挑配置(ollama 安装部署教程)零基础入门到精通,看这篇就够了!赶紧收藏!
是一个支持在、和上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点包括:跨平台支持、、系统。提供了丰富的模型库,包括、等1700+大语言模型,可以在官网中直接下载使用。支持用户上传自己的模型。用户可以将等地方的格式模型导入到中使用。也可以将基于等格式的模型转换为格式后导入。允许用户通过编写配置文件来自定义模型的推理参数,如
unsetunset一、Ollama介绍unsetunset
2.1 基本介绍
Ollama是一个支持在Windows、Linux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。
主要特点包括:
-
跨平台支持
Windows、Linux、MacOS系统。 -
提供了丰富的模型库,包括
Qwen、Llama等1700+大语言模型,可以在官网model library中直接下载使用。 -
支持用户上传自己的模型。用户可以将
huggingface等地方的ggml格式模型导入到ollama中使用。也可以将基于pytorch等格式的模型转换为ggml格式后导入。 -
允许用户通过编写
modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,如temperature、top_p等,从而调节模型生成效果。 -
支持多
GPU并行推理加速。在多卡环境下,可以设置环境变量来指定特定GPU。 -
强大的技术团队支持,很多模型开源不到24小时就能获得支持。
总的来说,Ollama降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模型变得简单易行。对于想要搭建自己的AI应用,或者针对特定任务调优模型的开发者来说,是一个非常有用的工具。它的一些特性,如允许用户自定义模型参数,对模型进行个性化适配提供了支持。
2.2 官网
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Ollama 下载:https://ollama.com/download
-
Ollama 官方主页:https://ollama.com
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Ollama 官方 GitHub 源代码仓库:https://github.com/ollama/ollama/

unsetunset二、window 安装unsetunset
直接从下载页面下载相对应系统的安装程序,Windows安装程序选择Windows的安装包,点击“Download for Windows(Preview)”

下载好以后一路install 安装即可。

安装完成之后,打开一个cmd命令窗口,输入“ollama”命令,如果显示ollama相关的信息就证明安装已经成功了!

unsetunset三、Mac 安装unsetunset
直接从下载页面下载相对应系统的安装程序,Windows安装程序选择Windows的安装包,点击“Download for Mac”

下载好后打开安装命令行

unsetunset四、 Linux 安装unsetunset
在Linux系统上,可以通过脚本安装或源码编译的方式来安装Ollama。下面分别介绍这两种安装方法。
4.1 脚本安装
Ollama提供了一键安装脚本,可以快速在Linux系统上安装Ollama。安装步骤如下:
-
打开终端,执行以下命令下载安装脚本:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh -
等待安装完成。安装脚本会自动下载所需的组件,并完成
Ollama的安装与配置。 -
安装完成后,可以通过以下命令启动
Ollama:ollama serve
4.2 二进制安装
-
将 Ollama 的二进制文件下载到 PATH 中的目录:
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama sudo chmod +x /usr/bin/ollama -
将 Ollama 添加为自启动服务,首先,为 Ollama 创建用户:
sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama
-
然后在该位置:
/etc/systemd/system/ollama.service创建服务文件[Unit] Description=Ollama Service After=network-online.target [Service] ExecStart=/usr/bin/ollama serve User=ollama Group=ollama Restart=always RestartSec=3 [Install] WantedBy=default.target -
设置开机自启动
sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable ollama -
启动 Ollama,使用以下命令启动 Ollama:
systemdsudo systemctl start ollama
4.3 安装特定版本
设置 OLLAMA_VERSION字段,,可以安装对应的版本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.3.13 sh
4.4 查看日志
查看作为启动服务运行的 Ollama 的日志:
journalctl -e -u ollama
4.5 更新
通过shell 脚本更新 Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
或者下载 Ollama 二进制文件:
sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama sudo chmod +x /usr/bin/ollama
4.6 卸载
- 删除 Ollama 服务:
sudo systemctl stop ollama sudo systemctl disable ollama sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service
- 从 bin 目录中删除 Ollama 二进制文件:
/usr/local/bin,/usr/bin,/bin
sudo rm $(which ollama)
- 删除下载的模型和 Ollama 服务用户和组:
sudo rm -r /usr/share/ollama sudo userdel ollama sudo groupdel ollama
unsetunset三、命令参数unsetunset
以下是 Ollama 使用常见的指令:
ollama serve #启动ollama ollama create #从模型文件创建模型 ollama show #显示模型信息 ollama run #运行模型 ollama pull #从注册表中拉取模型 ollama push #将模型推送到注册表 ollama list #列出模型 ollama cp #复制模型 ollama rm #删除模型 ollama help #获取有关任何命令的帮助信息
unsetunset四、设置自定义模型下载路径unsetunset
默认情况下,ollama模型的存储目录如下:
-
macOS:
~/.ollama/models -
Linux:
/usr/share/ollama/.ollama/models -
Windows:
C:\Users\<username>\.ollama\models
4.1 Windows 更改 Ollama 模型存放位置
在Windows系统中,若要更改Ollama模型的存放位置,可以按照以下步骤操作:
- 打开环境变量编辑界面。可以通过以下方式:
-
右键点击“此电脑”或“我的电脑”,选择“属性”。
-
在系统窗口中选择“高级系统设置”。
-
在系统属性窗口中点击“环境变量”按钮。
- 在环境变量窗口中,点击“新建”创建一个新的系统变量或用户变量。
-
变量名:
OLLAMA_MODELS -
变量值:输入你希望设置的新模型存放路径,例如:
D:\Ollama\Models
-
点击“确定”保存设置。
-
重启任何已经打开的Ollama相关应用程序,以便新的路径生效。

4.2 Linux/Mac 更改 Ollama 模型存放位置
在Linux或Mac系统中,更改Ollama模型存放位置的步骤如下:
-
打开终端。
-
创建一个新的目录作为模型存放位置,例如:
mkdir -p /path/to/your/new/ollama/models -
设置环境变量。在Linux系统中,可以通过编辑
~/.bashrc或~/.bash_profile文件(对于bash shell)或~/.zshrc文件(对于zsh shell)。在Mac系统中,可以通过编辑~/.bash_profile或~/.zshrc文件。使用以下命令编辑文件:nano ~/.bashrc # 或者使用其他的文本编辑器,如vim -
在文件末尾添加以下行来设置
OLLAMA_MODELS环境变量:export OLLAMA_MODELS="/path/to/your/new/ollama/models" -
保存并关闭文件。如果你使用的是nano编辑器,可以按
Ctrl + X,然后按Y确认保存,最后按Enter键。 -
使环境变量生效。在终端中运行以下命令:
source ~/.bashrc # 或者source ~/.bash_profile,取决于你编辑的文件 -
重启任何已经打开的Ollama相关应用程序,以便新的路径生效。
unsetunset五、导入 huggingface 模型unsetunset
Ollama 从最新版0.3.13开始支持从 Huggingface Hub 上直接拉取各种模型,包括社区创建的 GGUF 量化模型。用户可以通过简单的命令行指令快速运行这些模型。
可以使用如下命令:
ollama run hf.co/{username}/{repository}
请注意,您可以使用
hf.co或huggingface.co作为域名。

cover
要选择不同的量化方案,只需在命令中添加一个标签:
ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}
例如:
ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:IQ3_M ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0
量化名称不区分大小写,因此以下命令同样有效:
ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:iq3_m
您还可以直接使用完整的文件名作为标签:
ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Llama-3.2-3B-Instruct-IQ3_M.gguf

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第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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