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❀͜͡傀儡师

NAS部署New-API本地Ollama秒变公网OpenAI接口核心目标：将本地Ollama模型和各类云端API整合为一个统一的、支持公网访问的OpenAI格式接口。

Windows平台Ollama AMD GPU编译全攻略：基于ROCm 6.2的实战指南（附构建脚本）Ollama作为当前热门的本地大语言模型运行框架，其官方版本主要针对NVIDIA CUDA进行了优化。对于广大AMD GPU用户而言，直接使用官方二进制包无法获得GPU硬件加速，导致模型推理速度大幅下降。本文将深入解析如何在Windows系统上，利用AMD ROCm 6.2 SDK，从源码编译出支持AMD GPU加速的Ollama版本，并详细解释每一步背后的技术原理与最佳实践。

【OpenClaw】一文说明 OpenWebUI / Ollama / OpenClaw 的区别与关系本文档对比了三个自托管 AI 项目的核心定位、功能特点与相互关系。定位：轻量级的本地 AI 模型运行服务

福大大架构师每日一题

ollama v0.20.0 更新：Gemma 4 全家桶发布，音频、视觉、MoE、BPE 支持全面升级2026年4月3日，ollama 发布了 v0.20.0 版本。这次更新的核心非常明确：Gemma 4 正式加入支持，并且围绕模型推理、音频能力、Tokenizer、视觉测试、转换器、OpenAI 音频接口等多个方向进行了集中增强。

双卡 A100 上如何给 Ollama 做轮询分发与健康检查，真正把吞吐跑满如果你的模型能完整装进单张 A100，那么对“整机总吞吐”来说，双实例双端口往往比“单实例双卡自动调度”更直观、也更好控。原因很简单：你把 11434 固定给 GPU0，把 11435 固定给 GPU1，请求层再做轮询，这样两张卡会各自维护一份模型副本，各自处理一部分流量。Ollama 的 API 本身就是本地 HTTP 服务，天然适合被上层反向代理接入。(Ollama 文档)

Java 开发者零成本上手：用 Spring AI Alibaba + Ollama 本地跑通 DeepSeek 大模型无需 API Key、无需云端费用、数据不出本机——一条命令启动模型，十几行 Java 代码完成首次对话。

诸神缄默不语

本地LLM部署工具（写给小白的LLM工具选型系列：第一篇）诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录本地部署LLM的优势：本地部署LLM的劣势：本文主要考虑的是在你自己的电脑上运行LLM推理服务，但是下文会介绍的llama.cpp、vllm等工具事实上在企业级生产服务中也很常用。功能不仅局限于个人消费级使用。

福大大架构师每日一题

ollama v0.19.0 发布！Web 搜索插件上线、多模型兼容修复、MLX 与 KV 缓存全面优化，本地大模型体验再升级ollama v0.19.0于2026年3月30日正式发布，作为本地大模型部署与运行的核心工具，本次更新聚焦用户体验优化、功能增强与底层问题修复，覆盖应用交互、插件能力、API性能、模型兼容、MLX运行器、注意力机制等多个核心维度，同时包含26次提交、58个文件改动，全面提升ollama的稳定性、兼容性与实用性。

打造你的 Git 提交 AI 神器：从零实现前后端分离的 Commit Message 生成器一句话概括：用 React + Express + Ollama，三分钟自动生成符合规范的 Git Commit Message！

vscode如何添加ollama本地模型-实现token自由vscode一直支持的都是云端闭源的模型，例如 GPT Claude等等，当这些闭源模型的免费额度用完之后，则需要付费继续使用。本文介绍的是vscode接入ollama的本地模型，从而实现token自由。

【OpenClaw】云服务器端 openclaw 集成本地 Windows端 ollama 模型首先配置两个环境变量，打开 powershell ，执行以下指令：接下来，打开任务管理器（ ctrl + shift + ESC ），搜索 ollama ，在后台进程中，右键，选择结束任务。关闭所有 ollama 相关的进程。然后重新启动 ollama , 让 ollama 检测到环境变量。

加斯顿工程师

Windows系统使用Ollama本地化部署Qwen3.5-9B模型教程在 Windows 系统上使用 Ollama 本地化部署 Qwen3.5-9B 大语言模型的教程，通过自定义安装路径实现灵活的磁盘空间管理。部署流程涵盖两种模型获取方式：一是通过魔塔社区下载 GGUF 格式量化模型，利用 Modelfile 配置文件执行命令完成本地模型构建；二是直接通过命令拉取官方仓库镜像。本教程适用于需要本地私有化部署，且对数据隐私有严格要求的 AI 应用场景。

openclaw基于飞书群聊中减少机器人大模型调用次数在飞书群聊中，我们部署了多个 AI 助手机器人（DevBot、QABot、PMBot、PjMBot）。每个机器人都有自己独立的 Agent 配置，通过飞书开放平台接入群聊。

Debian 安装 Ollama 教程Debian 安装 Ollama 教程，包含加速、常见问题和验证步骤。What is Ollama🇨🇳：Ollama 是一个本地运行大模型（LLM）的工具（类似本地 ChatGPT）

将冲破艾迪i

【AI】部署及调用deepseek和qwen等大模型大模型部署，有三种方案：主流的大模型（如deepseek等），官方都提供了开发API，无需部署，直接调用访问即可。

【Ollama】解决 ollama 软件下载慢，模型下载慢的问题ollama 官方地址鼠标悬停，会在左下角显示下载链接。点击右键，选择复制下载链接。github官网链接：ollama-github 官网链接

福大大架构师每日一题

ollama v0.18.2 发布！OpenClaw 安装优化、Claude 加速、MLX 量化全面升级2026年3月19日，Ollama 正式推出 v0.18.2 最新版本，本次更新聚焦于本地运行效率、依赖检查、模型适配、插件注册、会话管理、界面兼容、云端代理流式处理以及 MLX 推理架构等多个核心模块，全面修复了历史版本中的多项问题，同时对底层推理、模型加载、工具集成逻辑进行深度重构，极大提升了 OpenClaw、Claude Code、Ollama 本地模型、云端模型的使用稳定性与运行速度。

本地大模型系列：2.通过API让本地大模型为你服务上一篇我们介绍了ollama和lmstudio，这两个工具都是个人版的运行大模型的工具，可以用来运行本地小参数的LLM（所谓小参数一般指不超过27B的4bit量化LLM，按照1B参与大约需要0.7G显存加载进行预测，加上其他开销月1-1.5G，可以估算自己自己的设备可以跑多大的参数）

小龙虾OpenClaw本地部署（四）连接ollama模型（qwen3.5:0.8b为例）1、需要电脑安装了ollama并且下载了qwen3.5:0.8b的模型，参考我的这篇文章安装和拉取模型：DeepSeek本地部署（ollama、Cherry Studio），注意选择的模型要有tool属性

使用ollama运行本地大模型在研发一个AI与传统业务系统结合的产品，需要本地化LLM（大语言模型）环境。所以选择ollama来管理本地LLM，本次学会安装使用ollama。