1.Matebook pro鸿蒙5通过虚拟机wsl安装Ubuntu和Ollama

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新入手了华为Matebook pro鸿蒙操作系统笔记本用于大模型开发，先来测试一下吧。

1.从鸿蒙软件市场下载Oseasy虚拟机，下载win11操作系统：Windows 11 企业版 | Microsoft Evaluation Center

win11操作系统下载简体中文 ARM64 版本arm版本的ios，这里安装专业版。

2.激活：

• 打开 PowerShell （确保是管理员权限）。
• 复制以下代码到命令行并执行：irm https://get.activated.win | iex
• 选择选择1。

3.开始->系统->可选功能->更多windows功能->勾选：适用于Linux的Windows子系统

重启

4.在Oseasy虚拟机中的win11操作系统不能嵌套使用第三方软件额外使用虚拟机，如VMware等。也不能使用wsl2，只能使用wsl1。

wsl的官方文档如下：

安装 WSL | Microsoft Learn

wsl --list --online 以查看可用发行版列表并运行 wsl --install -d <DistroName> 以安装发行版，即

wsl --install -d Ubuntu

这个时候启动不起来，因为笔记本没有英伟达显卡，所以cuda图形计算加速功能在后面大模型开发中用不上。需要运行

wsl --set-default-version 1

然后重新运行Ubuntu安装命令，完毕后在商店安装windows terminal方便操作Ubuntu。

5.安装Ollama

5.1.方案一(wsl1中推荐离线安装)

在Ollama官网点击download->download for windows下载Ollama。在官网点击Models，下载各个大模型如deepseek-r1的7b或qwen3的4b版本，再高就可能带不动了。也可以使用迅雷下载Linux系统arm版ollama离线安装GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台

如果是linux中使用Ollama，那么在ollama/docs/linux.md 位于 main ·OLLAMA/OLLAMA ·GitHub的

下载，注意相应的其他注意事项（根据自己电脑的cpu选择，本机是arm的，所以选择ollama-linux-arm64）。

安装好ubuntu后，管理员打开windows terminal，选择ubuntu，设定用户名密码，然后将下载好的压缩包解压到linux的usr目录下：

sudo tar -xvf   mnt/c/baidunetdiskdownload/ollama-linux-amd64.tgz -C /usr

前台启动ollama

ollama serve

后台启动(窗口不能关，另起用一个窗口跑命令)：

ollama serve &

启动后如果想停止：

ps -ef | grep ollama | grep -v grep

输出：

rsz       2554     1  0 04:28 ?        00:00:00 ollama serve

停止：sudo kill -9 2554

二、若使用 nohup 启动（根据输出的作业号）

1. 查看后台作业

bash

jobs -l

输出示例：

plaintext

[1]+ 12345 Running                 nohup ollama serve --no-containerd --listen localhost:11434 > ~/ollama.log 2>&1 &

• 作业号：示例中的1。

2. 终止作业

bash

kill %1  # 替换为实际作业号

三、强制终止所有 Ollama 进程

bash

sudo pkill -f ollama

注意：此命令会终止所有包含ollama的进程，可能影响其他相关服务。

四、验证服务是否停止

bash

# 检查进程是否存在ps -ef | grep ollama | grep -v grep

# 检查端口是否释放netstat -tulpn | grep :11434

• 若停止成功：上述命令应无输出。

5.2方案2(方便)

# 更新系统并安装必要依赖（以 Ubuntu ARM 为例，不是wsl1环境了）

sudo apt update && sudo apt install -y curl wget git python3 python3-pip libssl-dev

# 下载 ARM64 专用二进制包

wget https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.1.15/ollama-linux-arm64

sudo mv ollama-linux-arm64 /usr/local/bin/ollama

sudo chmod +x /usr/local/bin/ollama

# 限制 Ollama 内存使用（适用于 4GB RAM 设备）

export OLLAMA_MAX_MEMORY=3072  # 单位：MB

# 将模型数据存储到高速存储介质（如 SSD）

mkdir -p /ssd/ollama-data && cd /ssd/ollama-data

ollama serve &  # 后台启动服务

ollama pull deepseek-r1:1.5b

ollama pull deepseek-r1:7b

ollama pull qwen3:1.7b

ollama pull qwen3:4b

ollama pull qwen2:7b

ollama pull llama3.2:3b

ollama run deepseek-r1:7b

对模型操作（ollama -h列出的命令这里就不列出了）：

# WSL1不支持systemd，改用service命令

sudo service ollama status

# 查看服务状态（替代systemctl）

sudo /etc/init.d/ollama status

# WSL1无GPU支持，强制忽略GPU参数

ollama status --all 2>/dev/null# 检查CPU/内存占用

top -p $(pgrep -f ollama)

# 扫描模型监听端口

sudo netstat -tulpn | grep ollama

# 验证进程完整性

ls -l /proc/$(pgrep -f mymodel)/exe

# 实时查看最新日志

journalctl -u ollama.service -f --grep="mymodel"

# 查看历史错误日志

grep -i "error" /var/log/ollama/mymodel.log

如果下载时出现问题，那么可以选择清除之前的下载情况：

二、清理操作（推荐执行，避免残留文件干扰）

方案1

1. 检查是否存在临时文件

ls -la | grep "ollama-linux-arm64"

• 若输出类似：-rw-r--r-- 1 user user 52M Jul 1 15:30 ollama-linux-arm64.part，说明有残留文件。
• 若输出为空：说明无残留，可跳过清理。

2. 删除残留的临时文件

rm -f ollama-linux-arm64.part

说明：-f参数强制删除，避免提示确认；若文件不存在，命令无副作用。

3. 验证清理结果

ls -la | grep "ollama-linux-arm64"

若输出为空：说明清理完成，可重新下载或执行其他操作。

三、其他可能的残留处理（可选）

1. 检查wget历史记录（若需彻底清除下载记录）

cat ~/.wget-hsts  # 查看wget历史记录

若包含相关下载记录，可手动删除或清空该文件：

echo "" > ~/.wget-hsts

2. 清理包管理缓存（若后续安装报错）

sudo apt cleansudo apt autoclean

• 场景：若使用apt安装依赖时出现缓存问题，可执行此操作。

方案2：

kill -9 $(pgrep ollama)

sudo rm -rf /usr/local/bin/ollama /usr/local/lib/ollama

rm -rf ~/ollama

sed -i '/ollama/d' ~/.bashrc

rm -rf ~/*ollama*

sudo apt cleansudo apt autoclean

rm -f ollama*

echo "" > ~/.wget-hsts

rm -r .wget-hsts

# 检查命令是否还存在 # 应无输出

which ollama

# 检查目录是否已删除 # 应显示"不存在"

ls -la /usr/local/bin/ollama

ls -la ~/ollama

另外一种安装docker拉取ollama（失败，wsl1不支持）