🎉Token自由-Ollama部署本地大模型超详细操作指南

岛雨QA2026-05-02 16:56

一、Ollama 简介及下载

1、Ollama 简介

Ollama是一个专为macOS设计的开源工具，让你能在自己的Mac上轻松运行各类大语言模型。它最大的特点是"极简"--无需复杂的Python环境配置，无需CUDA驱动，只要一条命令就能完成模型的下载、安装和运行。

核心优势：

  • 极致简单：ollama run qwen3.5 一行命令即可对话，零学习成本
  • 苹果专属优化：最新0.19版本全面整合苹果MLX框架，在M系列芯片上推理速度提升近一倍
  • 完全本地运行：数据不上云，隐私安全有保障
  • 开箱即用：内置丰富的模型库，通义千问、Llama、DeepSeek等主流模型一键下载
  • 开发者友好：提供OpenAI兼容的API，可轻松集成到其他应用中

无论你是AI开发者还是普通用户，Ollama都能让你在本机体验顶级大模型的魅力。

2、Ollama 下载安装

下载安装方式：

  1. 访问官网：打开浏览器，进入 Ollama 官网（ollama.com/）
  2. 下载版本：下载安装包（直接点击官网上对应系统 Download 按钮）
  3. 安装：打开下载的 .dmg 文件，将 Ollama 图标拖入 "Applications" 文件夹
  4. 首次启动：打开应用程序中的 Ollama，它会提示你安装命令行工具，按提示操作即可

验证方式：打开终端输入 ollama --version，如果显示 "ollama version is x.xx.x" 说明安装成功。

二、下载运行模型

1、运行 Ollama

在Ollama安装完成后， 一般会自动启动 Ollama 服务，而且会自动设置为开机自启动。

如果没有启动，可以通过如下命令启动：

bash 复制代码 
ollama serve

其他常用的验证命令：

命令 作用
ollama list 查看已下载的模型列表
ollama ps 查看当前正在运行的模型进程
`ps aux grep ollama`

你可以通过 http://localhost:11434 访问 Ollama 的 REST API 服务：

2、选择适合自己的模型

在我的 Mac mini M4 + 32GB 内存上，比较适合的模型是 qwen3.5-flash:35b （Q4_K_M量化版本）

考虑因素 分析
内存大小 32GB 统一内存。该模型采用 Q4_K_M 量化后约 20GB，为 macOS 系统和对话上下文预留了约 12GB，刚好舒适运行
架构优势 模型是 MoE（混合专家）架构，总参数 347 亿，但每次推理只激活约 30 亿 参数，速度快、内存占用低
预期速度 在 32GB Mac 上，预计可达 12-22 tokens/s，流畅可用

这是经过社区验证的"甜点配置"------32GB Mac + 32B Q4模型是本地 AI 的最佳性价比组合。

参考文章：🚀本地大模型部署指南：16G/32G/64GB内存配置全解析（附最新模型速查表）

3、下载并启动模型

shell 复制代码 
ollama run mdq100/qwen3.5-flash:35b
或者：
ollama pull ollama run mdq100/qwen3.5-flash:35b

其他下载方式：

1、可以在 ollama.com/library 中选择自己想要的模型。

2、可以在魔搭社区 modelscope （ https://www.modelscope.cn/models?name=GGUF&page=1&tabKey=task ）搜索你想要的模型安装。

参考文档：https://www.modelscope.cn/docs/models/advanced-usage/ollama-integration

命令说明

这条命令的作用是在 Ollama 中下载并启动 mdq100/qwen3.5-flash:35b 模型，然后进入一个可以直接与 AI 对话的交互式界面。

当你输入 ollama run mdq100/qwen3.5-flash:35b 并按回车后，Ollama 会在后台自动替你完成两件事：

步骤 做了什么 说明
1. 检查并下载模型 执行ollama pull操作 它会先检查你的电脑上是否已有这个模型。如果没有，就会自动开始下载。这个模型文件大小约 20GB，首次运行需要耐心等待下载完成。
2. 启动模型并进入对话 执行ollama run操作 下载完成后，它会自动加载模型，并进入一个 >>> 提示符的交互式命令行界面。此时，你就可以直接输入问题与 AI 进行对话。

简单来说，ollama run 是一个"一键运行"命令，它把"下载"和"启动"两步合并了，让你用最少的操作立刻开始使用模型。（如果已经下载过了，他会直接运行）

模型说明

关于这个模型 ------ mdq100/qwen3.5-flash:35b

这条命令里的模型名字虽然长，但每个部分都有含义，值得了解一下：

  • mdq100/：这是该模型在 Ollama 模型库中的作者或命名空间，表示由用户 mdq100 上传和维护。
  • qwen3.5-flash：这是模型的名称。它源自阿里云通义千问团队开源的 Qwen3.5-35B-A3B 模型。此版本为纯文本模型，移除了图像识别等功能，但保留了核心的语言能力，使其运行更轻量、更快速。
  • :35b：这是模型的标签或版本，指明了这是该系列中拥有约 350亿（35B）总参数的版本。

补充：该模型还有一个 :35b-code 版本，专门为代码生成任务优化了参数。如果你主要用于编程，可以尝试运行命令 ollama run mdq100/qwen3.5-flash:35b-code。

启动模型

模型运行起来后，你可以尝试：

  1. 直接对话：在 >>> 提示符后输入你的问题。
  2. 退出对话：输入 /bye 即可退出交互模式，回到终端。
  3. 查看所有可用命令：输入 /? 即可查看所有可用命令

你会看到类似下面的输出，表示你可以开始对话了：

三、核心功能使用

1、命令行交互对话

在 ollama run 启动的交互界面中，你可以直接输入问题并获得回答

2、指定系统提示

通过 /set system 命令在对话开始前添加"系统提示词"，为模型设定一个"角色"或"行为准则"。这样，模型后续的回答都会遵循你设定的专家角色。

3、Ollama 参数调整

Ollama的参数调整主要有四种方式：Modelfile预设参数（一劳永逸）、环境变量（改服务行为）、命令行参数（临时用）、API动态传参（实时调）。

3.1、通过 Modelfile 设置参数（永久生效，推荐）

创建自定义模型，把参数写死在模型配置里，以后每次运行自动生效，不用反复设置。

操作步骤

1. 导出原模型的 Modelfile 作为模板

shell 复制代码 
ollama show --modelfile mdq100/qwen3.5-flash:35b > Modelfile

2. 编辑 Modelfile，在 PARAMETER 区域添加或修改参数

shell 复制代码 
# Modelfile 内容示例
FROM mdq100/qwen3.5-flash:35b

# 基础参数（最常用）
PARAMETER temperature 0.7          # 创造力：0.1保守~1.2随机，默认0.8
PARAMETER num_ctx 32768            # 上下文长度（记忆长度），默认2048
PARAMETER num_predict 2000         # 最大回答长度，默认-1（无限制）
PARAMETER top_p 0.9                # 核采样，默认0.9
PARAMETER seed 42                  # 固定随机种子，让回答可复现
PARAMETER stop "User:"             # 碰到这些词就停止生成
PARAMETER stop "Assistant:"

# 系统角色设定（软性格）
SYSTEM """你是一个专业的编程助手，回答要简洁、准确，优先提供代码示例。"""

3. 创建新模型

shell 复制代码 
ollama create my-qwen-model -f Modelfile

4. 运行新模型

shell 复制代码 
ollama run my-qwen-model
常用 PARAMETER 参数速查
参数 作用 默认值 推荐设置
temperature 控制创造性，越高越放飞 0.8 代码/数学：0.3-0.5；聊天/文案：0.8-1.2
num_ctx 上下文窗口（记忆多少tokens） 2048 长对话/长文档：8192-32768
num_predict 最大生成长度（tokens） -1（无限） 日常：500-1000；长输出：2000+
top_p 核采样，与temperature配合 0.9 通常保持0.9，调低可让回答更聚焦
seed 随机种子，固定后输出可复现 0（随机） 调试时固定为42
stop 终止符，出现即停止生成 无 stop "User:" stop "\n\n"
repeat_penalty 重复惩罚，避免车轱辘话 1.1 1.05-1.2

3.2、通过环境变量设置（改变Ollama服务行为）

这些变量影响整个Ollama服务，需要在启动前设置。

macOS 上设置方法

临时设置（当前终端会话）：

shell 复制代码 
# 在启动Ollama服务前设置
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=4      # 允许4个并发请求
export OLLAMA_KEEP_ALIVE=10m      # 模型保持加载10分钟
export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1   # 开启Flash Attention，降低内存占用
ollama serve

永久设置（推荐）：

shell 复制代码 
# 编辑shell配置文件
echo 'export OLLAMA_NUM_PARALLEL=4' >> ~/.zshrc
echo 'export OLLAMA_KEEP_ALIVE=10m' >> ~/.zshrc
echo 'export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# 然后重启Ollama服务（在活动监视器里杀掉进程，或重启电脑）
常用环境变量速查
变量 作用 默认值 你的配置建议
OLLAMA_NUM_PARALLEL 并行请求数（同时处理几个问题） 1 2-4（32GB内存足够）
OLLAMA_KEEP_ALIVE 模型保持加载的时间 5m 15m或30m，避免频繁加载
OLLAMA_FLASH_ATTENTION 开启Flash Attention，省内存 0 1（强烈推荐开启）
OLLAMA_KV_CACHE_TYPE KV缓存量化，省显存 f16 q8_0（几乎无精度损失）
OLLAMA_HOST 服务监听地址 127.0.0.1:11434 本地用默认；局域网分享改0.0.0.0:11434
OLLAMA_MODELS 模型存放路径 ~/.ollama/models 若256G硬盘吃紧，可改到外置盘
关于 num_ctx 的特殊说明

num_ctx（上下文长度）既可以在 Modelfile 里设置（永久），也可以通过环境变量设置全局默认值：

shell 复制代码 
# 设置全局默认上下文长度为32768
export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768
ollama serve

注意：Modelfile 里的 num_ctx 优先级更高，会覆盖环境变量。

3.3、通过命令行参数临时设置（运行时覆盖）

如果你只想临时调整一次，不想新建模型，可以直接在 ollama run 时传参：

shell 复制代码 
# 临时调低temperature，让回答更严谨
ollama run my-qwen-model --temperature 0.3

# 设置更长的生成上限
ollama run my-qwen-model --num-predict 3000

# 查看当前模型的参数配置
ollama show my-qwen-model --parameters

但注意：Ollama 原生命令行支持的参数有限，大部分参数需要写在 Modelfile 里。

3.4、通过 API 动态传参（适合编程调用）

如果你用代码调用 Ollama 的 API，可以在每次请求时动态传参，这是最灵活的方式：

bash 复制代码 
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
    "model": "my-qwen-model",
    "prompt": "用Python写一个快速排序",
    "options": {
        "temperature": 0.3,
        "num_ctx": 32768,
        "num_predict": 1500,
        "top_p": 0.85,
        "stop": ["```", "User:"]
    }
}'

Python 调用示例：

python 复制代码 
import requests

response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json={
    'model': 'my-qwen-model',
    'prompt': '解释递归',
    'options': {
        'temperature': 0.5,
        'num_ctx': 16384
    }
})

3.5、最佳实践建议🔥

作者的电脑配置是Mac mini M4 + 32GB，35B-A3B MoE 模型，推荐配置如下：

专属模型
shell 复制代码 
# 1. 导出配置
ollama show --modelfile mdq100/qwen3.5-flash:35b > Modelfile

# 在文件开头或结尾添加参数（注意不要写在同一行注释）
echo "" >> Modelfile
echo "PARAMETER temperature 0.7" >> Modelfile
echo "PARAMETER num_ctx 8192" >> Modelfile
echo "PARAMETER num_predict 2000" >> Modelfile
echo "PARAMETER top_p 0.9" >> Modelfile
echo "PARAMETER repeat_penalty 1.1" >> Modelfile
echo "" >> Modelfile
echo 'SYSTEM """你是一个专业的技术助手，擅长编程和问题解答。回答简洁、准确，必要时提供代码示例。"""' >> Modelfile

# 创建模型
ollama create xj-qwen -f Modelfile

# 4. 设置环境变量（写入 ~/.zshrc）
echo 'export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1' >> ~/.zshrc
echo 'export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0' >> ~/.zshrc
echo 'export OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# 5. 重启Ollama服务后运行
ollama run xj-qwen

这套配置能让我的 Mac 跑得更快、更省内存，同时对话体验也更好。配置完成后可以查看配置是否生效：

shell 复制代码 
xj@Mac ~ % ollama show xj-qwen
  Model
    architecture        qwen35moe
    parameters          34.7B
    context length      262144
    embedding length    2048
    quantization        Q4_K_M

  Capabilities
    completion
    tools
    thinking

  Parameters
    num_predict         2000
    presence_penalty    1.5
    repeat_penalty      1.1
    temperature         0.7
    top_k               20
    top_p               0.9
    num_ctx             8192

  System
    你是一个专业的技术助手，擅长编程和问题解答。回答简洁、准确，必要时提供代码示例。

  License
    Apache License
    Version 2.0, January 2004
    ...

4、API 服务

使用 Ollama API 主要有两种方式：直接调用原生的 REST API，或通过 OpenAI 兼容的 API。

4.1、启动模型并监听 API

通过 ollama serve 访问 Ollama 的 REST API 服务。此时，接口默认监听在 http://localhost:11434，调用本地 API 不需要认证。

4.2、方式一：原生 HTTP API

Ollama 默认提供的 REST API，功能最直接。

对话接口/api/chat

这是你与模型进行多轮对话的主要方式。cURL 示例 (非流式)：

shell 复制代码 
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "mdq100/Qwen3.5-flash:35b",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Hello!" }
  ],
  "stream": false
}'

如果想改为流式输出，只需将 "stream": false 改为 true ，模型会一个字一个字地生成回复。

Python 示例：

python 复制代码 
import requests
import json

response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/chat",
    json={
        "model": "mdq100/Qwen3.5-flash:35b",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
        "stream": False
    }
)
print(response.json()["message"]["content"])
文本生成接口/api/generate

用于一次性的文本补全任务，不维护对话历史。

shell 复制代码 
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "mdq100/Qwen3.5-flash:35b",
  "prompt": "写一个Python函数，计算斐波那契数列",
  "stream": false
}'

Java 代码示例：

java 复制代码 
import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class OllamaDemo1 {

    // Ollama API 地址（默认本地运行）
    private static final String OLLAMA_API_URL = "http://localhost:11434/api/generate";

    // 要使用的模型名称（如 llama2, mistral, qwen 等）
    private static final String MODEL_NAME = "mdq100/Qwen3.5-flash:35b";

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 调用 Ollama API
            String response = callOllama("你好，请介绍一下你自己");
            System.out.println("模型回答：" + response);

        } catch (IOException e) {
            System.err.println("调用失败：" + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /**
     * 调用 Ollama 生成文本
     */
    public static String callOllama(String prompt) throws IOException {
        URL url = new URL(OLLAMA_API_URL);
        HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();

        // 设置请求头
        conn.setRequestMethod("POST");
        conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
        conn.setDoOutput(true);

        // 构建请求体
        String requestBody = String.format(
            "{"model": "%s", "prompt": "%s", "stream": false}",
            MODEL_NAME, prompt
        );

        // 发送请求
        try (OutputStream os = conn.getOutputStream()) {
            byte[] input = requestBody.getBytes("utf-8");
            os.write(input, 0, input.length);
        }

        // 读取响应
        int status = conn.getResponseCode();
        if (status == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
            try (BufferedReader br = new BufferedReader(
                new InputStreamReader(conn.getInputStream(), "utf-8"))) {
                StringBuilder response = new StringBuilder();
                String line;
                while ((line = br.readLine()) != null) {
                    response.append(line);
                }
                return extractResponse(response.toString());
            }
        } else {
            throw new IOException("HTTP 错误：" + status);
        }
    }

    /**
     * 从 JSON 响应中提取生成的文本
     */
    private static String extractResponse(String jsonResponse) {
        // 简单解析 JSON 中的 response 字段
        int start = jsonResponse.indexOf(""response":");
        if (start != -1) {
            start = jsonResponse.indexOf(""", start + 11);
            int end = jsonResponse.indexOf(""", start + 1);
            if (end != -1) {
                return jsonResponse.substring(start + 1, end);
            }
        }
        return jsonResponse;
    }
}
模型管理接口

你可以通过 API 来管理模型，比如查看已安装的模型列表。

  • 列出已安装模型：curl http://localhost:11434/api/tags
  • 查看正在运行的模型：curl http://localhost:11434/api/ps

4.3、方式二：OpenAI 兼容 API

这个接口让你的 Ollama 可以无缝替代 OpenAI API，从而直接使用为 OpenAI 开发的各类客户端、SDK 和工具。

  • 访问地址：http://localhost:11434/v1 。
  • 使用方式：只需将原有 OpenAI 客户端的 base_url 和 api_key（任意值即可，如 ollama）替换掉。例如，使用 Python openai 库：
python 复制代码 
from openai import OpenAI

# 只需修改这一处配置！
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",  # api_key 可以是任意非空字符串
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mdq100/Qwen3.5-flash:35b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

4.4、场景化实践

在 Continue 中配置 OpenAI 兼容模式：如果你想让 Continue 通过 OpenAI 的方式调用本地模型，可以在 config.yaml 中这样配置：

yaml 复制代码 
models:
  - name: Qwen3.5-Flash-35B
    provider: openai
    model: mdq100/Qwen3.5-flash:35b
    apiBase: http://localhost:11434/v1
    apiKey: ollama

Continue 会自动适配这个 OpenAI 风格的接口。

构建你自己的 AI 应用：

  • 智能客服：可以用 Python Flask 框架封装一个 /chat 接口，内部调用 Ollama API，实现完整的对话功能。
  • 脚本自动化：在 Bash 或 Python 脚本中，临时调用模型处理文本，比如批量翻译文档、总结日志等。
  • 工具调用 (Function Calling)：Ollama 也支持让模型调用外部工具。例如，你可以给模型一个查询天气的功能，模型会根据对话内容判断何时使用它。

4.5、官方文档与资源

完整 API 参考：关于所有接口的详细参数（如 temperature, num_ctx 等），可以查阅官方文档：docs.ollama.com/api

多语言 SDK：

  • 官方 Python 库：pip install ollama
  • 社区 PHP SDK：composer require lewenbraun/ollama-php-sdk

四、IDE 中使用本地大模型

在 VSCode 和 JetBrains IDE 中接入本地 Ollama 模型主要有以下几种方式：

  1. Continue 插件：最流行、功能全面的 AI 编程助手，支持代码补全、对话、编辑等
  2. 各 IDE 原生的 Ollama 集成：JetBrains 系直接支持，VSCode 通过 Copilot 侧边栏也能快速接入
  3. 其他插件备选：CodeGPT、DevoxxGenie、UltraCodeAI 等

1、VSCode-推荐 Continue 插件

Continue 是目前 VSCode 上最好用的本地 AI 编程助手，支持代码补全、侧边栏对话、代码编辑和解释等功能 。

第一步：确保 Ollama 模型已下载

先确认你已经在终端下载了之前推荐的那个模型：

shell 复制代码 
ollama pull qwen3.5-flash:35b

或者你自建的模型名称，替换成你有的模型即可。（这一步还没配置的可以先看上面第二章节）

第二步：安装 Continue 插件

  1. 打开 VSCode，进入左侧扩展商店 (Cmd + Shift + X)
  2. 搜索 Continue（作者是 "continue.dev"）
  3. 点击安装

第三步：配置 Continue 连接 Ollama

安装完成后：

  1. 点击左侧活动栏的 Continue 图标（对话气泡）
  2. 初次打开会提示配置，点击 「Open config.json」
  3. 将配置修改为以下内容（将 qwen3.5-flash:35b 换成你自己的模型名称）：
yaml 复制代码 
name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1

models:
  - name: Qwen3.5-Flash-35B
    provider: ollama
    model: mdq100/Qwen3.5-flash:35b
    apiBase: http://localhost:11434
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply
    contextLength: 4096
    maxPromptTokens: 2048
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 2000

# 完全不写 tabAutocompleteModel，让 Continue 使用内置模型

需要注意的是：

1、Continue 配置文件里的 contextLength (上下文长度) 参数。这个值决定了模型一次能"记住"多少字符。云端模型可以轻松处理几万 tokens，但本地如果设置得太高，会瞬间撑爆你显卡的显存 (VRAM)，导致模型被迫回退到极其缓慢的 CPU 上运行。可以先从 4096 开始尝试，如果效果不错，再根据你的显存大小逐步上调。

2、Continue 有一个内置的轻量级模型 continue-starcoder，专门用于自动补全，会在你首次使用时自动下载（约 500MB）。你只需要保留聊天配置，补全配置完全不用写。这样最终的效果就是：

  • 聊天用你的 35B 大模型
  • 自动补全用 Continue 内置的轻量模型（不占用 Ollama 资源）
  • 响应快速（几十毫秒级别）
  1. 保存文件，重启 VSCode

第四步：开始使用

配置完成后：

  • 侧边栏对话：点击左侧 Continue 图标即可输入问题
  • 内联编辑：选中代码后 Cmd + I 唤出指令框
  • 代码补全：打字时会自动提示补全建议（Tab键接受）

2、JetBrains IDE

方案一：官方原生 Ollama 集成（最推荐）

新版 IntelliJ IDEA 已经原生支持 Ollama，这是最简单干净的方式 。

注意使用前提：需要一个 JetBrains AI 订阅（这是一个付费服务），配置完成后还是会走本地的 Ollama 模型 。

具体步骤：

  1. 打开 IntelliJ / PyCharm
  2. 点击右侧边栏的 AI 助手图标（或通过 Tools → AI Assistant 打开）
  3. 在模型下拉菜单 → 点击「Set up Local Models」
  4. 在 Third Party AI Providers 中选择 Ollama
  5. 确认 Host URL 为 http://localhost:11434
  6. 点击 OK 后，在下拉菜单中选择你的模型（如 qwen3.5-flash:35b）

方案二：Devoxx Genie 插件（无需订阅、免费）

如果你没有 JetBrains AI 订阅，推荐使用 Devoxx Genie，这是一个 100% 免费的本地 LLM 插件 。

安装步骤：

  1. 打开 Settings → Plugins
  2. 搜索 Devoxx Genie 并安装（作者 devoxx）
  3. 重启 IDE

配置步骤：

  1. 进入 Settings → Tools → DevoxxGenie
  2. 在 LLM Provider 中选择 Ollama
  3. 填写 Base URL：http://localhost:11434
  4. 在 Model Name 中输入你的模型名称：qwen3.5-flash:35b

功能亮点：

  • 支持 /test 生成单元测试
  • 支持 /review 审查代码
  • 支持 /explain 解释代码
  • 支持自定义快捷指令

方案三：CodeGPT 插件

另一个备选是 CodeGPT，同样支持 Ollama 本地模型，配置方式类似上方。

3、其他插件备选

插件名 IDE 特点
Continue VSCode 功能最全面，体验最佳
Devoxx Genie JetBrains 免费、功能完整，支持 RAG
UltraCodeAI JetBrains 较新，支持代码错误分析
CodeGPT JetBrains 经典插件，稳定性好
Copilot 侧边栏 VSCode 最简单的接入方式，但功能有限
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