探索大语言模型(LLM):Ollama快速安装部署及使用(含Linux环境下离线安装)

前言

Ollama 是一个开源的本地化大模型运行平台,支持用户直接在个人计算机上部署、管理和交互大型语言模型(LLMs),无需依赖云端服务。而且其混合推理的特性也使得CPU和GPU的算力能够充分被使用,能够在同等配置下跑更大的模型,是非常适合个人学习使用的平台。本篇将详细介绍Ollama在各种平台上的详细安装过程以及应用。


Ollama的安装

官网地址: https://ollama.com/

进到官网之后点击Download 然后就可以选择相应的安装包

在线安装

Windows环境下下载安装根据安装包指引下载安装即可,linux环境下执行以下命令:

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

离线安装

在线安装受网络的影响,并不能完全解决所有的安装问题,那么就可以选择离线安装的方式安装Ollama。
离线包下载地址: https://github.com/ollama/ollama/releases

由于Windows可以直接在官网下载安装包并安装,本文以Linux-amd64环境下的安装为例

下载好压缩包后,新建一个文件夹名为ollama,然后解压

bash 复制代码
mkdir ./ollama
tar -zxvf ollama-linux-amd64.tgz -C ./ollama

为ollama添加执行权限

bash 复制代码
cd ./bin
chmod +x ollama

添加环境变量

在 .bashrc 文件结尾写入ollama/bin文件路径

bash 复制代码
vi ~/.bashrc

然后在下面添加以下内容(假设压缩包下载的路径为/home/data,读者应该根据自己实际路径调整)

bash 复制代码
export PATH=$PATH:/home/data/ollama/bin

更新环境变量

bash 复制代码
source ~/.bashrc

修改Ollama模型保存路径

这一步还是很有必要的,能够方便管理模型,尤其是在windows系统中,如果不做相关的设置,会默认下载到C盘

Windows环境修改保存路径


然后点击环境变量

这里选任意一个就行

变量名为OLLAMA_MODELS

Linux环境修改保存路径

Linux环境更为简单,直接打开bashrc添加环境变量即可

bash 复制代码
vi ~/.bashrc

然后添加

bash 复制代码
export OLLAMA_MODELS=你想设置的路径

保存并退出后

bash 复制代码
source ~/.bashrc

然后可以使用以下命令启动ollama

bash 复制代码
ollama start

模型下载

在线下载

ollama官网: https://ollama.com/

打开官网直接搜索需要的模型,本文以qwen3为例

然后点击适合自己设备的模型(基本上size比自己的显存小一点就合适)

然后复制命令到命令行

随后ollama会自动下载并运行该模型

手动下载

手动下载的方式参照玩转大语言模型------ollama导入huggingface下载的模型,这里不再赘述

相关推荐
武子康几秒前
低延迟不是更快地猜:EOU / Barge-in / Turn Protocol 必须统一(4 种结束 + Generation Fencing + 9 类可复现场景)
人工智能·后端·llm
您^_^2 分钟前
使用技巧(十一):Claude Code 最强审问官 —— grill-me 深度指南,装完先别写代码
人工智能·windows·个人开发·claudecode·deepseek v4 pro
ye小杰榨 问鼎中原ZP5 分钟前
初探:用 FastAPI 搭建你的第一个 AI Agent 接口
人工智能·fastapi
念恒123066 分钟前
Socket编程UDP(中)
linux·网络协议·udp
AOwhisky7 分钟前
AI审AI:GitLab上线AI代码审查,开发者可以松一口气了吗?
人工智能·gitlab
Asize8 分钟前
别只会改 Prompt:用 AI Loop 把大模型变成可验收的执行系统
人工智能
东风破_9 分钟前
Temperature 越高越有创造力吗?从概率分布、Top-K 到 LangChain 工作流
人工智能
今天AI了吗10 分钟前
Spring AI 框架实战:Java 后端集成大模型的架构设计与工程落地
java·人工智能·python·spring·机器学习
深耕运维十八载云架构实务12 分钟前
系统故障玄学之内存明明显示空闲,服务器却频繁卡顿卡死?拆解被忽略的 Linux 隐性内存陷阱
linux
用户9385156350712 分钟前
Vibe Coding 的“驾驶”指南:从“失控屎山”到“精准驯服”
人工智能