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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

福大大架构师每日一题

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。

从MAC电脑复制qwen3.5:4b 的OLLAMA模型到LINUX电脑实践最近在一台 Mac 上已经下载好了 qwen3.5:4b 的 Ollama 模型，但另一台 Linux 机器网络环境不方便重复拉取，于是就做了一次“本地模型迁移”。实际验证下来，这种方式完全可行：只要把 manifest 文件和对应的 blob 文件一起复制到 Linux 上正确的 Ollama 模型目录，再修正权限，Linux 端就能直接识别并运行该模型。

【Ollama】Ollama支持的主流模型列表Llama 3：Meta最新开源模型，支持多语言，性能接近GPT-4Llama 2：经典开源模型，稳定性好

【OpenClaw】OpenClaw配置Ollama模型指南本文档介绍如何在OpenClaw（龙虾）中连接并使用本地Ollama模型。配置成功后，可以在Web界面中选择并使用已下载的Ollama模型进行智能对话。

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ollama v0.20.7 最新版更新详解：ROCm 7.2.1、Gemma4 渲染修复与多项 Metal/Renderer 回归修补2026年4月13日，ollama 发布了 v0.20.7 版本。这次更新虽然版本号看起来是一次常规小版本升级，但从变更内容来看，实际上是一次面向 GPU 生态、模型渲染逻辑和 Metal 后端兼容性的集中修复版本。尤其是 Gemma4 相关修复、ROCm 版本升级，以及多个 ggml Metal 相关补丁的回补，说明这一版重点并不只是“更新依赖”，而是围绕真实运行中的质量问题进行了一轮修正。

Claude+qwen3-vl:8B HTTP交互信息解释ollama作为service启动后，默认只开启在127.0.0.1端口上，需要修改服务配置达成到0.0.0.0

熊猫钓鱼>_>

私有化AI视频助手搭建实录：当Ollama遇上OpenClawAI视频生成的热度仍在攀升，从HappyHorse-1.0匿名屠榜到各家模型竞相开源，创作者似乎迎来了最好的时代。但一个现实问题始终悬而未决：云端服务固然方便，可谁愿意把未公开的脚本、商业素材甚至客户数据，毫无保留地交给一个黑盒API？

搭建免费的Ollama AI Agent我们先温习一些AI Agent有关的基本概念和有关工具与框架的介绍：AI Agent：AI Agent 是一个具备“目标驱动 + 感知 + 决策 + 行动”闭环的软件系统，通常以 LLM 作为核心推理引擎。形式化一点可以写成：Agent = Policy(LLM) + Memory + Tools + Execution Loop。

人工智能（六）- Spring AI 调用Ollama本地大模型人工智能（五）- OpenAI 调用Ollama本地大模型Spring AI 最低支持 Spring Boot 3.4.x + JDK 17 以上版本。如果在使用 Spring Boot 2.x + JDK 8，需要先升级环境，可参考Spring Boot 2.7 + JDK 8 升级至 Spring Boot 3.4.13 + JDK 17 手册。

Macbook M4 pro本地部署大模型｜Ollama+Gemma4/Qwen3.524 GB内存安装ollama Ollama负责模型的下载、加载和运行，还自带本地API，不用手动配置，是目前新手最省事的方案，没有之一。

Ollama【部署 07】搭建本地智能体的简单说明（局域网离线部署Ollama+模型迁移+Docker部署AnythingLLM）核心流程：安装Ollama（运行模型的基础工具）→ 下载模型 → 安装Chatbox（可视化聊天界面）→ 配置Chatbox连接Ollama。

如何使用 Ollama 配置 AI 助手 | Navicat 教程适用操作系统：Windows，macOS，Linux适用 Navicat 产品：全部本文介绍如何使用 Ollama 设置 AI 助手。

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告别Token账单无底洞：OpenClaw本地部署，重塑企业数据主权的唯一解千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金。如果你现在还在用云端API跑核心业务逻辑，那你可能正在经历两场“慢性死亡”：一是每个月像滚雪球一样、上不封顶的Token账单；二是随时可能引爆的数据合规地雷。

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ollama v0.20.5 发布：OpenClaw全渠道打通、Gemma 4闪光注意力优化、模型保存修复，本地AI部署再升级2026年4月10日，全球领先的本地大模型部署工具Ollama正式发布v0.20.5最新版本，作为v0.20系列的第五个迭代版本，本次更新没有追求功能的大而全，而是聚焦生态打通、性能优化、问题修复三大核心方向，通过11次代码提交、39个文件改动、6位核心开发者协同，完成了从多渠道消息集成、模型推理加速、兼容性修复、底层架构稳定性的全方位升级，进一步夯实Ollama在本地AI部署领域的标杆地位。

【OpenClaw】 8GB 显卡本地大模型部署指南本文档整理自实际问答，针对 8GB 显存环境下的本地大模型部署方案进行对比分析。Linux/macOS: