本地大模型部署笔记：Ollama+Qwen2.5+Win11环境配置实录

0、前言

本文旨在记录 Windows 11 本地环境下，利用 Ollama 部署 Qwen2.5 大模型，并实现 API 调用。无需显卡也能跑 "、能够确保"隐私安全"。

可以在在安装和部署中了解与学习以下内容：

Ollama 的作用和安装使用；
Modelfile 的作用和配置；
ModelScope 的作用；
Notebook 的作用；
上述内容怎样结合使用实现部署大模型，部署成功后怎样通过API访问。

1、环境与准备

Win11：Windows 11 专业版25H2
CPU：Intel(R) Core(TM) i7-8750H CPU @ 2.20GHz (2.21 GHz)
内存：16.0 GB
显卡：GTX1050Ti（很鸡肋，笔者在实践过程中，暂时没用到显卡）
Ollama： 0.17.7
大模型 ：
- qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m
- qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m

前置依赖检查

PowerShell (Win11 自带)
Git (可选，用于下载)
Python (仅用于 ModelScope CLI，若只用浏览器下载可不装)

2、核心概念速览

2.1、模型文件名`qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf`的含义？

文件名通常长这样：qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf。

instruct 表示这是经过指令微调的版本，适合对话；如果是 base 版本，则适合做续写或二次微调，不适合直接对话。

1） q + 数字：代表每个参数用多少 bit 存储。

数字越小 = 文件越小 = 速度越快 = 稍微变笨一点。
数字越大 = 文件越大 = 速度越慢 = 越聪明。
黄金标准 ：目前业界公认 4-bit (q4) 是性价比最高的，智商损失微乎其微，但体积减半。 2）k ：代表使用了 K-quants 量化技术（一种更先进的压缩算法，比老式的 q4_0 更聪明）。 3）m / s / l：代表 Small (小), Medium (中), Large (大)。
q4_k_s：更小一点，稍微笨一点点。
q4_k_m：标准版 ，平衡最好（首选）。
q4_k_l：更大一点，稍微聪明一点点（但显存占用也高）。

2.2、Modelfile 的基本结构及含义

Dockfile 复制代码

FROM <model>
SYSTEM <system_prompt>
PARAMETER <name> <value>
TEMPLATE <template>
ADAPTER <path>
PROJECTOR <path>
MESSAGE <role> <content>
LICENSE <text>

含义解释：

xml 复制代码

FROM <model>: 指定基础模型（必选）。
SYSTEM <system_prompt>: 设置系统提示词（定义人设）。
PARAMETER <name> <value>: 设置推理参数（如温度、上下文长度）。

TEMPLATE <template>: 定义对话模板格式。
ADAPTER <path>: 加载 LoRA 适配器文件（用于微调模型）。
PROJECTOR <path>: 加载多模态投影器（用于让模型看懂图片）。
MESSAGE <role> <content>: 预设对话示例（Few-shot prompting）。
LICENSE <text>: 声明模型的许可证信息。

一般用到的是：

Dockfile 复制代码

FROM llama3              # 1. 选基座
SYSTEM "你是个诗人"       # 2. 定人设
PARAMETER temperature 0.8 # 3. 调参数

2.3、Notebook是什么？

虽然本文主要讲本地部署，但如果本地资源不足（如显存不够），可以使用 ModelScope Notebook 在云端免费体验大模型，无需本地硬件。

ModelScope Notebook 是一款云端机器学习开发IDE工具，提供交互式编程环境，为用户提供了开箱可用的限时免费算力额度，实现ModelScope模型开发环境与CPU/GPU等多样化计算资源的无缝连接。

2.4、运行大模型的通俗理解

把运行大模型想象成"搬家"。

量化等级（Quantization）= 家具的打包压缩程度
推理框架 = 运输工具的选择
上下文长度（Context Length）= 这次要搬多少东西（记忆量）

3、实战部署：安装与运行

3.1、安装 Ollama

Ollama 是一个开源的、专为本地运行大型语言模型（LLM）设计的工具平台，就像是"大模型的 Docker"。

Ollama官网： ollama.com/

官网下载后安装：

bash 复制代码

# 查看版本号
ollama -v
ollama version is 0.17.7

3.2、方式一：一键拉取（官方推荐），Ollama界面/命令行拉取

开了梯子依然慢。通过Ollama拉去的镜像不用创建下面的Modelfile。

bash 复制代码

# 下载并运行模型
ollama run qwen2.5:3b

3.3、方式二：自定义导入 (进阶)，下载gguf文件自行配置

1）从`ModelScope`下载gguf文件

通过modelscope来进行浏览器下载模型，用Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF演示（实际上我部署的就是这个）。

Ollama： ollama.com/library/qwe...
魔搭： modelscope.cn/models/Qwen...

进入模型文件页，找到类似 qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf 的文件，下载该文件。

2）编写`Modelfile`文件

Modelfile是Ollama用来实现大模型推理的自定义参数文件，类似于Dockerfile。

如果你只是简单对话，Ollama 官方库里的默认模板通常已经适配好了 Qwen 系列，手动指定 TEMPLATE 仅在需要特殊对话格式或微调时才必要。具体可以见文末【4.3、Modelfile 的基本结构及含义】

新建文件，命名为Modelfile，内容如下：

python 复制代码

FROM "G:\AI\Modelfiles\qwen2.5-3b\qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf"

TEMPLATE """{{- if .Messages }}
{{- range $i, $_ := .Messages }}
{{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 }}
{{- if eq .Role "user" }}<|im_start|>user
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ else if eq .Role "assistant" }}<|im_start|>assistant
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ else if eq .Role "system" }}<|im_start|>system
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ end }}
{{- if $last }}<|im_start|>assistant
{{ end }}
{{- end }}
{{- else }}
{{- if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
{{ end }}"""

PARAMETER stop <|im_end|>
PARAMETER stop <|im_start|>

PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.8
PARAMETER top_k 20
PARAMETER repeat_penalty 1.05

LICENSE """https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct/blob/main/LICENSE"""

最简单版（自问自答几乎没法用）

text 复制代码

FROM "F:\\Downloads\qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf"

3）创建模型

打开Powershell，找到刚才的Modelfile文件的路径，执行以下命令：

bash 复制代码

# 把 GGUF 文件打包成 Ollama 模型
ollama create qwen2.5:3b -f Modelfile

# 或者用绝对路径
ollama create qwen2.5:3b -f G:\AI\Modelfiles\qwen2.5-3b\Modelfile

4）运行模型

Ollama 默认会自动检测并使用GPU 。Ollama 为了优化资源，默认会在 5 分钟 无活动后卸载模型；当再次发起请求时，如果模型已卸载，Ollama 会重新加载该模型到显存/内存中，然后处理请求。这会导致首次请求有额外的延迟（加载时间）。

arduino 复制代码

ollama run qwen2.5:3b

查看大模型状态：

SIZE：占用内存大小
PROCESSOR： 100% CPU : 表示模型完全在中央处理器 上运行，没有使用显卡（GPU）加速。我的显卡的显存只有4GB。
CONTEXT：上下文窗口大小。当前会话保留的"记忆"长度（Token 数量）。这个数字越大，占用的内存也越大。
UNTIL (自动卸载倒计时)：表示如果接下来没有任何人使用该模型，Ollama 将在 2 分钟后 自动把它从内存中卸载，以释放资源。

5）示例：Qwen2.5-7B的配置

文件名：qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf

Ollama： ollama.com/library/qwe...
魔搭： modelscope.cn/models/Qwen...

ModelFile 复制代码

FROM ./qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m.gguf

TEMPLATE """{{- if .System }}
<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{- end }}
<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

PARAMETER stop <|im_end|>
PARAMETER stop <|im_start|>

PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.8
PARAMETER top_k 20

SYSTEM "你是一个有帮助的AI助手。"

4、通过API访问大模型

4.1、启动服务

bash 复制代码

# 运行命令查看端口
ollama serve

# 返回信息：Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.

默认 Ollama 只接受本机连接，拒绝局域网 IP（192.168.x.x），需要让 Ollama 暴露在网络上，Windows环境下按照下图配置即可。

4.2、`Powershell`中测试接口

bash 复制代码

# Windows Powershell
curl http://192.168.2.111:11434/api/generate -d "{\"model\": \"qwen2.5:3b\", \"prompt\": \"hello\"}"

curl http://192.168.31.87:11434/api/tags

4.3、后台方式运行技巧

powershell 复制代码

Start-Process ollama -ArgumentList "run","qwen2.5:3b" -WindowStyle Hidden

5、常用命令速查表

Ollama相关文档： docs.ollama.com/quickstart

bash 复制代码

# 查看帮助
ollama -h

# 查看本地已下载的模型
ollama list

# 下载并运行模型
ollama run qwen2.5:3b

# ollama run <模型名> <提示词>，单次问答
ollama run qwen2.5:3b "你好，请介绍一下你自己"

# 删除模型
ollama rm <模型名>

# 启动后台服务
ollama serve

# 查看模型详情
ollama show <模型名>

# 查看正在运行的模型
ollama ps

ollama stop qwen2.5:3b

6、附录与参考资料

6.1、文档资料链接

1）Ollama：

官网： ollama.com/
文档： docs.ollama.com/quickstart 2）魔搭 ModelScope：
官网： modelscope.cn/
文档： www.modelscope.cn/docs 3） Python： 3.11.9
www.python.org/downloads/r...

6.2、ModelScope Pip 安装详解

powershell 复制代码

# 安装python
python -V
Python 3.11.9

# 安装魔搭
pip install modelscope

# 下载完整模型库
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF

# 下载单个文件到指定本地文件夹（以下载README.md到当前路径下"dir"目录为例）
  
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF README.md --local_dir ./dir

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