ollama

16GB Mac 本地跑大模型：ollama 局域网 OpenAI 兼容 API 实战（一：需求与配置）我有一台 MacBook Air M3 / 16GB，平时主力使用云端大模型，但断网就抓瞎。因此设定了三个核心目标：

大模型技术 Ollama 概述如果说 LangChain 是构建 AI 应用的“大脑框架”，那么 Ollama 就是让这个大脑在你的本地电脑上跑起来的“发动机”。

做个文艺程序员

Linux第27篇：在Linux服务器部署本地大模型：Ollama+开源LLM实战一句话定义：本文系统讲解如何在Linux生产服务器上通过Ollama部署开源大语言模型，从环境准备、模型选型、GPU加速到API调用与Java应用集成，帮助你在本地搭建安全、可控的AI服务能力。

【ollama】自定义结构化输出自定义字段 models.pymain.py

Windows下载、安装ollama-v0.32.1（附安装包OllamaSetup.exe）Ollama 是目前最流行的本地大语言模型（LLM）运行工具，在 GitHub 上已获得超过 130,000 颗星标（Stars），是 AI 开发者社区中最受关注的开源项目之一。

【产品研发】基于本地OCR大模型文书自动生成软件开发最近工作比较忙，对PostGIS相关更新较慢，栅格数据处理部分整套基本更新完毕，后续会陆续更新矢量数据处理部分。近期开发一个利用本地OCR大模型识别图片、PDF等文件，根据模版自动生成相关文书的小工具，主要是满足本地部署运行，简单总结分享一下。

用ollama启动duan-translator 小模型duan-translator小模型是专门为了段言这门中文编程语言而微调训练的，可以帮助我们写段言的程序，确切来说，是可以把python代码转为段言代码！

行者-全栈开发

【码动四季】Spring AI + RAG 电商知识库：AtomCode 如何让 Embedding 对齐从 3 天缩短到 4 小时💡 摘要: 电商商品知识库要支持"有没有适合送妈妈的护肤套装"这种自然语言查询，传统搜索完全搞不定。我们用 Spring AI 1.0 + Ollama + PgVector 搭建 RAG 系统，却在 Embedding 对齐上卡了 3 天——向量维度不一致、分片策略反复调、检索召回率上不去。引入 AtomCode 后，通过 Rules 校验向量维度、Skill 生成 Embedding Pipeline、Agent 自动测试检索召回率，将对齐周期压缩到 4 小时。本文完整记录 RAG 架构设计、Spr

用Ollama开发聊天程序实战与Ollama服务通信支持以下三种方式：详细说明：cURL是一个利用URL语法在命令行下工作的文件传输工具。它是与Ollama交互最原始、最直接的方式，相当于手动构造并发送HTTP请求。你需要在终端（命令提示符）中逐条输入命令，并观察返回的原始JSON数据。

Ollama 本地部署，Python、SpringAI对接OllamaOllama类似Maven管理Jar包一样，用来管理大模型。Slogan是：本地化部署大模型最简单的方式。如下图：https://ollama.com/

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Linux 系统安装 Ollama 详细教程Ollama 是一个开源项目，它允许用户在本地计算机上轻松运行、管理和部署大型语言模型（LLM）。它提供了一个简单的命令行界面，可以快速下载、运行和与各种开源模型（如 Llama、Mistral、Gemma 等）进行交互，无需复杂的配置。

用 Ollama 本地部署 Codex + 接入 DeepSeek-R1 零成本避坑指南（附桥接配置）在 CSDN 最新的审核机制下，任何在文章正文中包含**“获取方式”、“网盘下载”、“提取码”、“保存到网盘”、“加群”、“私信”**等字眼的代码或段落，都会被机器算法自动判定为“导流广告”而直接拦截。

OpenClaw-使用本地Ollamam模型(opencalw config+ ollama launch)如果 Ollama 不在 PATH 中但确认已在运行，也可以跳过此步直接继续。执行后进入交互式配置向导，按以下步骤操作：

Ollama 本地部署与运维使用指南Ollama 是一款轻量级的本地大语言模型运行框架，支持一键部署 Llama、DeepSeek、Qwen 等主流模型，自动处理硬件加速与环境依赖。本文整理了 Linux 环境下从安装、服务管理到模型迁移的完整操作手册，精简实用，可直接作为运维参考。

使用embedchain快速建立rag知识库，本地大模型初学RAG搭建知识库，强烈建议先利用embedchain这个开源的RAG框架，短短几行代码就能让你快速建立一个私人知识库，并支持随时增加知识源，是理想的学习和使用RAG知识的开源利器

memory_search 对了、7B 总结错了：OpenClaw D4 来源引用与 8 个坑正文：D3 把电力见证资料 + 一张电子发票 PDF 塞进了本地 memory，CLI memory search 能命中，facts_only 也在 md 里。到 D4 才发现：检索层和回答层要分开验。

docx 报表进 OpenClaw 本地 RAG：memory 索引实践与 6 个坑正文：D1 把对话模型换到本机 Ollama 之后，D2 的问题变成：业务里的 docx、xlsx 报表，能不能不进云、在内网完成建库和检索。

福大大架构师每日一题

ollama v0.30.8 最新更新解读：修复启动提供方选择错误，提示词缓存更稳，MLX 推理与递归模型全面增强2026年6月13日，ollama 发布了 v0.30.8 版本。这次更新虽然看起来条目不多，但每一项都非常关键，尤其是围绕启动选择、提示词缓存、MLX 推理稳定性、快照机制以及循环模型支持的增强，都直接影响实际使用体验和推理可靠性。对于正在使用 ollama 或关注其更新的开发者来说，这个版本值得认真看一遍。

大佐不会说日语～

在 Windows 本地用 Docker 部署向量模型（bge-m3）在 CMD 里执行：检查输出中是否有 bge-m3。如果是空的或只有其他模型，请执行下一步。注意：务必盯紧日志，看到success才算成功。

05_Dify接入Ollama本地大模型本文档介绍了在 Dify 平台中集成和使用 Ollama 大模型的具体步骤。首先需要完成 Ollama 的安装与配置。然后登录 Dify，进入设置界面，在模型供应商中找到并安装 Ollama 供应商。接着添加模型，填写模型信息时需注意基础 URL 的设置：若 Dify 与 Ollama 部署在同一 Docker 机器上，使用 http://host.docker.internal:11434；若在不同机器上，则使用本机 IP（如 http://192.168.x.x:11434）。配置完成后，可在 Dif