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福大大架构师每日一题

ollama v0.23.3 发布：MLX 性能优化、安全加固与传输并发控制2026年5月12日，Ollama 团队正式发布了 v0.23.3 版本。本次更新虽然只有 6 个 commit，但涉及 MLX 推理引擎优化、应用更新机制安全加固、传输并发控制、测试体系完善等多个关键领域。本文将基于官方发布说明，逐条解析本次更新的技术细节和实际影响。

1panel面板安装ollama的详细过程Ollama 是一个强大的开源工具，它允许您在本地轻松运行、管理和部署大型语言模型（LLM）。结合 1Panel 这款现代化的 Linux 服务器运维管理面板，我们可以通过图形化界面，以更便捷、更安全的方式完成 Ollama 的安装与配置。本教程将手把手带您完成整个过程。

记一次在双 RTX 3090 工作站上部署 vLLM 与 Qwen3.6-35B-AWQ 的实战记录最近需要本地部署大模型推理服务，目标是运行 Qwen3.6-35B 的 INT4 量化版本（AWQ 格式），并使用高性能推理引擎 vLLM 提供服务。由于模型采用 AWQ 量化，且需要较新的 CUDA 环境，现有的 CUDA 11.5 和旧版驱动已经不满足要求。因此，决定将 NVIDIA 驱动和 CUDA Toolkit 升级到 CUDA 12.9 兼容版本，并在 Docker 容器中运行 vLLM，以实现环境隔离与快速部署。

从零搭建 AI Agent：LLM Agent+Function Calling+Dify 本地部署 + Coze 实战全攻略随着大模型技术快速发展，LLM Agent与Function Calling已成为 AI 应用落地的核心能力。传统 LLM 仅能处理文本生成，存在信息滞后、缺乏行动力、逻辑不精确三大痛点，而 Agent 通过自主规划、记忆、工具调用实现复杂任务，Function Calling 则打通大模型与外部世界的连接。

别再让大模型吃灰！Ollama 从安装到生产级调优，一篇搞定大家好，我是小悟。Ollama 是一个轻量级、可扩展的本地大语言模型运行框架，旨在简化 LLM 的部署、管理和使用流程。它将复杂的模型下载、环境配置、API 服务封装为简单的命令行操作，让开发者能在个人电脑、服务器甚至边缘设备上快速运行 Llama、Mistral、Gemma、Qwen 等主流开源模型。

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ollama v0.23.2 更新：/api/show 缓存提升 6.7 倍，Claude Desktop 集成调整Ollama 在 2026 年 5 月 8 日正式发布了 v0.23.2 版本。本次更新虽然没有引入全新的模型架构或大规模功能扩展，但在核心性能优化、用户体验细节以及集成生态的管理上进行了重要的迭代。从更新日志来看，本次发布的重点在于提升 API 响应速度、优化备份机制、调整第三方集成策略，并对 MLX 运行时的图像生成界面进行了清理。

抓住 AI 人工智能的风口之第 1 章 —— 8万字熟练掌握 SpringAI 编程核心概念Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，旨在帮助 Java 开发者以统一、便捷的方式将 AI 能力集成到企业级应用中。你可以把它理解为 Java 生态中的 "AI 万能转接头"。🎯 核心定位：简化 Java 开发者的 AI 集成。它的核心目标是解决 AI 模型 API 碎片化的问题。通过提供一套标准化的抽象接口，让开发者可以用一套代码调用 OpenAI、阿里云通义千问、DeepSeek 等几乎所有主流模型，更换底层服务只需修改配置，无需改动业务代码。

解决 Open WebUI 访问宿主机 Ollama API “连接超时/卡住”的终极指南目录解决 Open WebUI 访问宿主机 Ollama API “连接超时/卡住”的终极指南1. 现象描述：明明 IP 对了，为什么还是不通？

初探：用 FastAPI 搭建你的第一个 AI Agent 接口看到有朋友留言说想了解下 FastAPI 开发 AI Agent 相关的话题，之前有玩过一段时间，奈何本机电脑配置一般，跑起来不流畅，便作罢了，但该走的路，该踩的坑也是一样没落下，最近整理了下，把代码也再跑了下，后续会逐渐分享给各位参考，今天先开个头。

Ollama本地安装基础教程在安装ollama的时候，大家有没有下载了几个AI大模型后，惊讶地发现系统盘空间所剩无几？或者想要将模型文件集中管理，却不知道如何改变默认存储路径？本文，我将手把手教你如何完全掌控Ollama的安装和模型存储位置，让大模型“住”进你指定的文件夹！

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ollama v0.23.0 发布：原生支持 Claude Desktop 模型推荐与底层稳定性全面升级2026年5月3日，ollama正式推送v0.23.0最新版本，本次版本迭代带来了重量级功能适配、前端交互重构、底层兼容性修复以及代码健壮性增强等多项核心变更。版本累计提交5次代码合并，涉及42个文件改动，完成3466行代码新增与467行代码删减，从上层应用交互、命令行启动能力、前端模型展示逻辑，到底层GGML硬件初始化、Metal后端适配、Windows网络兼容、错误日志捕获机制都进行了全方位优化，同时原生接入Claude Desktop完整生态，实现Claude Cowork、Claude Code在

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ollama v0.22.1 重大更新全解析：新增Poolside集成、模型推荐机制与多架构适配Ollama作为开源大模型本地化部署的核心工具，凭借轻量、易用、高效的特性，成为开发者实现大模型本地运行的首选方案。近日，Ollama正式发布v0.22.1版本，此次更新堪称一次全方位的功能升级与体验优化，涵盖新增Poolside集成、完善模型推荐机制、优化量化策略、适配多模型架构、修复核心Bug等多个维度，涉及代码修改文件数十个，新增代码数千行，进一步提升了Ollama的兼容性、实用性和性能表现。

【从零入门本地大模型：Ollama 安装部署 + Qwen2.5 实现零样本情感分类】目录一、准备工作二、安装 Ollama 客户端三、一键运行你的第一个大模型四、基于 Qwen2.5 实现零样本情感文本分类实战

🎉Token自由-Ollama部署本地大模型超详细操作指南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。

青龙小码农

milvus+elasticsearch+ollama实现企业级RAG搭建[安装参考](https://blog.csdn.net/wenwang3000/article/details/145705858) 这里需要2种类型的

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ollama v0.21.2 最新更新详解：OpenClaw 更稳了，模型推荐顺序终于固定，云端结构化输出说明也补上了2026年4月25日，ollama 发布了 v0.21.2 版本。这次更新虽然版本号不大，但改动非常集中，主要围绕 launch 启动体验、OpenClaw 集成、模型推荐顺序固定、managed integration 配置漂移修复、文档补充这几条主线展开。

Coza 本地搭建 + Ollama支持我这边是 window11 系统，安装 coza 系统需要一起安装很多配套周边软件。所以这边选取 docker 的方式安装。docker 按照的好处是通过配置文件可以一件帮助我们把周边软件一起安装了。不必自己手动配置。然后 wls2 我这边之前就已经安装好了。wls2 云运行在 windos 上的 ubuntu 系统。Ubuntu 运行跑 docker 更加的方便

Docker 部署 Open WebUI + Ollama 完整教程（Windows / Linux 通用）—— 打造自己的本地OpenAI在本地搭建专属大模型平台，不用依赖云端服务，既能实现可视化聊天交互，又能保证数据隐私——今天就给大家分享最省心的方案：用 Docker 一键部署 Open WebUI + Ollama，全程步骤清晰，Windows 和 Linux 系统都能适配，还会解决部署中最常见的模型识别、容器通信等问题。

国内环境Ollama安装与DeepSeek-R1:1.5b部署全攻略你是否遇到过这样的困境：在安全测试中需要一个能理解复杂日志、分析攻击链路的AI助手，却又担心敏感数据传到云端？想部署本地大模型，却被繁琐的环境配置和龟速的模型下载劝退？今天，我们就来解决这个痛点——在国内网络环境下，用Ollama部署DeepSeek-R1:1.5b蒸馏模型，打造属于网安人的专属推理引擎。

Ollama安装的详细步骤以及Python调用Qwen下面为整理的 Ollama 详细安装步骤以及 Python 调用本地 Qwen 模型的完整指南。Ollama 是目前最简单的本地大模型运行工具，它会自动处理驱动、依赖和量化问题。