在Window10 和 Ubuntu 24.04LTS 上 Ollama 在线或离线安装部署

Ollama 是一个开源的大型语言模型(LLM)服务框架,旨在通过轻量化、跨平台的设计,简化大模型在本地环境中的部署与应用。其基于 Go 语言开发,通过 Docker 容器化技术封装模型运行环境,提供类似命令行工具的交互体验(如 pull、run 等指令),支持用户在 Windows、Linux、macOS 甚至树莓派等设备上快速启动 qwen3、deepseek 等主流开源模型。

官方网址:https://ollama.com/![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/070338abd1f640ff9fec8099b736b380.png)

开源仓库: https://github.com/ollama/ollama![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4dc9a8af6e04491dbe34f6cd231c76eb.png)

离线安装包下载地址:https://github.com/ollama/ollama/releases![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/181a895649c64df3a8b081d927d07d35.png)

复制代码
#  ollama 常用命令:
## 启动Ollama服务
ollama serve
## 从模型文件创建模型
ollama create
## 显示模型信息
ollama show
## 运行模型
ollama run 模型名称 ( ollama run --verbose <模型名称> )
## 从注册表中拉去模型
ollama pull 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任何命令的帮助信息
ollama help

一、Window10 安装 Ollama 并配置模型存放盘符

Windows版本下载地址:https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

Windows版本 Ollama 通常的 .exe 格式的安装程序,直接点击下载。然后,双击运行,根据提示一步一步安装即可。

1.1 修改模型安装位置(默认C盘)

默认位置:C:\Users\%username%\.ollama\models 。如果你的C盘磁盘容量不够,可以修改环境变量,在"新建系统变量"窗口中,输入变量名OLLAMA_MODELS,变量值为你希望的模型存储路径(例如F:\ollama\models)。重启电脑后即刻生效。

二、在 Ubuntu24.04 LTS 上 Ollama 在线安装部署

选择合适自己的主机的安装包,查看系统架构:lscpu ;如果是 x86_64 (Intel/AMD):下载 ollama-linux-amd64.tgz ;如果你的系统是 ARM64 架构:ollama-linux-arm64.tgz 。

在线命令安装(需要机子能访问互联网):

复制代码
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 启动ollama
 systemctl start ollama
# 查询ollama状态
 systemctl status ollama
# 重启服务
 systemctl daemon-reload
 systemctl restart ollama

# 启用开机自启动
 systemctl enable ollama

三、在 Ubuntu24.04 LTS 上 Ollama 离线安装部署

选择合适自己的主机的安装包,查看系统架构:lscpu ;如果是 x86_64 (Intel/AMD):下载 ollama-linux-amd64.tgz ;如果你的系统是 ARM64 架构:ollama-linux-arm64.tgz 。

复制代码
# 将下载好的安装包进行解压,解压到/usr,解压命令:
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

# 然后为解压的文件添加权限:
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

# 创建 ollama 用户组和用户:
sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /data/ollama ollama

参数解释:

• -r:创建系统用户。

• -s /bin/false:禁止该用户登录。

• -d /data/ollama:指定用户主目录(存放模型文件)

复制代码
# 创建系统文件并配置信息:
sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

# 配置信息如下:

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target
[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
# 自定义端口
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
#代表让ollama能识别到第几张显卡
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7"
#这几张卡均衡使用
Environment="OLLAMA_SCHED_SPREAD=1" 
#模型一直加载, 不自动卸载
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1" 
#配置跨域请求
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
#配置OLLAMA的模型存放路径,默认路径是/usr/share/ollama/.ollama/models/
Environment="OLLAMA_MODELS=/data/ollama/.ollama/models"
[Install]
WantedBy=default.target

完成之后,执行命令:

复制代码
# 启动ollama
 systemctl start ollama
# 查询ollama状态
 systemctl status ollama
# 重启服务
 systemctl daemon-reload
 systemctl restart ollama

# 启用开机自启动
 systemctl enable ollama

查看 ollama 是否安装成功,查看版本:

复制代码
ollama -version

四、利用 Docker 安装 ollama

复制代码
# 拉取 ollama 的镜像,拉取命令:
docker pull ollama/ollama

# 拉取完成后,需要创建容器来运行 ollama,如果你电脑没有 GPU,则使用cpu版本命令:

docker run -dit --name ollama11434 -p 11434:11434 ollama/ollama
# 用 GPU 版本(需要显卡与容器驱动支持),命令如下:

docker run -dit --name ollama11434 --gpus all -p 11434:11434 ollama/ollama

# 参数:-p 11436:11434 将容器的 11434 端口映射到宿主机的 11436 端口

# 创建好容器后,需要进入 Docker 容器,进入容器后,执行ollama相关命令即可

docker exec -it ollama11434 bash

没有自由的秩序和没有秩序的自由,同样具有破坏性。

相关推荐
老大白菜20 小时前
构建多模型协同的Ollama智能对话系统
python·ollama
-曾牛4 天前
Spring Boot 深度集成 Ollama 指南:从聊天模型配置到生产级应用开发
java·人工智能·spring boot·后端·聊天机器人·本地部署·ollama
壶小旭6 天前
ollama list模型列表获取 接口代码
ollama·ollama list
纠结哥_Shrek10 天前
ollama+open-webui搭建可视化大模型聊天
人工智能·电商·ollama·open-webui
Liii40310 天前
解决RAGFlow部署中镜像源拉取的问题
gpt-3·rag·ollama·ragflow部署
qq_3680196610 天前
Python结合ollama和stramlit开发聊天机器人
开发语言·python·机器人·streamlit·ollama
小胡说人工智能12 天前
深度剖析:Dify+Sanic+Vue+ECharts 搭建 Text2SQL 项目 sanic-web 的 Debug 实战
人工智能·python·llm·text2sql·dify·vllm·ollama
小草cys12 天前
EXO 可以将 Mac M4 和 Mac Air 连接起来,并通过 Ollama 运行 DeepSeek 模型
macos·macbook·ollama·exo·macair
我重来不说话18 天前
免费Ollama大模型集成系统——Golang
golang·gin·ollama·免费大模型
浪淘沙jkp18 天前
AI大模型学习十八、利用Dify+deepseekR1 +本地部署Stable Diffusion搭建 AI 图片生成应用
人工智能·stable diffusion·agent·dify·ollama·deepseek