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小田学Python

简明教程：实现OpenCLaw轻量级应用服务器部署及Ollama大模型本地化本篇内容依赖阿里云的轻量应用服务器搭建openclaw+本地部署ollama模型，实现个人Agent自由。免费给阿里云打个小广告，《不用写代码，分钟级部署OpenClaw》，其实主要还是考虑最近爆出的多起隐私安全问题，因此考虑本地openclaw替换为云上openclaw，至于需要给他授予什么权限，尽可能的由自己控制，再考虑到对于担心token费用问题的小伙伴来说，使用本地模型是最保险的选择（云服务器或者本地电脑部署均可）。

Zotero（Awesome GPT）+Ollama教程：Zotero中使用DeepSeek API阅读论文_zotero api-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_52325450/article/details/145435489教程：Zotero中使用Ollama-DeepSeek阅读论文_zotero ollama-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_52325450/article/details/145435498【Deepseek应用】Zotero+Deepseek 阅读和分析文献（下）_

小田学Python

Dify+Ollama模型搭建攻略：本地环境实战指南Dify 是基于 Docker 运行的开源大模型应用开发平台，在 Windows 系统上直接运行 Docker 或 Dify 容易出现兼容性、性能问题，而 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）能提供更原生的 Linux 环境，更适配 Docker 和 Dify 的运行需求。

【Ollama】Windows系统使用Ollama部署本地大模型https://ollama.com/ 箭头所指按钮任意一个都可以使用上方指令，或者点击按钮都可以，此处选择点击按钮

整合一些免费甚至无限量token平台，方便OpenClaw 使用，及一些相关使用配置代码目录一、国内平台（推荐，稳定、中文友好）1. 硅基流动（SiliconFlow）2. 智谱 AI（GLM 系列）

Ubuntu24.04安装ollama,基于GPU,对接openclaw主要参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2013622369059623797

程序员七平

本地大模型部署笔记：Ollama+Qwen2.5+Win11环境配置实录本文旨在记录 Windows 11 本地环境下，利用 Ollama 部署 Qwen2.5 大模型，并实现 API 调用。无需显卡也能跑”、能够确保“隐私安全”。

本地模型工具ollama配置使用openclaw指南本文介绍先对于已经熟悉ollama的小伙伴，在安装ollama之后，如何安装并配置openclaw。ollama也在不断地更新版本，建议老版本的小伙伴可以安装最新的ollama。ollama官网，这里，会检测操作系统，给出对应的命令，如下是windows的命令，以管理员权限打开powershell运行即可；

敲敲敲敲暴你脑袋

穷鬼快乐AI工具Ollama不用钱，免费玩AI！是时候用Ollama搞个简单的本地AI大模型，保护自己的钱包！ollama有客户端又有服务接口可调用，真是快乐的穷鬼AI工具！

使用 Ollama，通过 C#、语义内核和 Google Gemma 3 构建本地 AI 代理目录介绍为什么本地人工智能代表未来从聊天机器人到智能客服关键技术栈分步实施指南1. 设置和要求2. 使用 Gemma 3 安装和运行 Ollama

OpenClaw 如何更换本地模型基础教程上两篇文章简单写了下如何在本级安装 OpenClaw，并且如何对接飞书和钉钉，但配置过程中可以发现，使用的模型都是公网开源的模型，比如 Qwen、OpenRouter 等，这些一般都有限额，也只能用来做少量的测试就超额了，只能不断的更换。当然一劳永逸的是买 API 使用，但是虽然是个【小龙虾】，但消费起来完全不小，不经意间 Token 耗费巨大，钱包也扛不住。

OpenClaw搭配LM Studio VS Ollama：Windows CUDA实战深度对比与完全配置指南Ollama 官方网站OllamaOllama 官方 GitHub 仓库GitHub - ollama/ollama

OpenClaw 完整部署教程（Windows + Ollama）打开 PowerShell（管理员权限），运行：验证安装：确保 Ollama 正在运行：应该看到：按照向导完成基础配置（可以选择默认选项）。

本地大模型系列：1.配置本地lm Studio的大模型助手（another）体验了一下lm studio，感觉lm studio对新手更加友好，它有一整套UI，并且设置比较完善，基本上可以靠点鼠标把事情做完了，包括模型下载、测试、网络接口、自身配置等。

如何设置Ollama可以让其它机器远程访问它的服务？比如Ollama当前地址是192.168.0.98 ，在本地可以用127.0.0.1:11434 连访问，但是远程的其它服务器连不上，浏览器打不开这个地址网页。同样用curl也打不开，这样不需要在AI Agent软件里测试，就知道其服务不可用。

一文教你OpenClaw Docker 部署并调用本地Qwen3.5 9B模型本文记录我在 Ubuntu 24.04.2 LTS 上，用 Docker 部署 Ollama（下载并运行 qwen3.5:9b-q8_0 模型），再把它接入 OpenClaw 的完整过程。

Ollama模型文件默认存储位置与更改方法（Windows）Ollama模型文件默认存储位置与更改方法https://cloud.baidu.com/article/3368776

在 macOS 上通过 Docker 安装并运行 Ollama（详细可执行教程）本教程适用于：已经安装好 Docker Desktop for Mac 的用户。如果你还没装 Docker，本教程也会给出安装步骤。

FastAPI流式输出实战与避坑指南：让AI像人一样“边想边说”🚀 别让用户等得想摔手机 | 手把手教你实现打字机效果“点发送，转圈圈，十秒后哗啦蹦出一大段”——这体验简直像回到拨号上网时代。用户早没了耐心，老板也皱眉头。“这玩意儿是人工智障吗？半天憋不出一句话！”

FastAPI实战：打造本地文生图接口，ollama+diffusers让AI绘画更听话你是不是也想过——要是能用自己的电脑跑文生图，然后手机、平板、甚至电视都能随时调用，那该多爽？上个月我给团队做内部AI绘画分享，想直接用我的笔记本当服务器，让所有人连上来体验。结果翻遍全网教程，要么只讲单机运行，要么API封装得极其简陋，局域网访问各种报错。折腾了整整两天，最后发现坑全踩在自己挖的代码里😭。