Docker中使用ollama的常用指令

 首先:拉取镜像(确保网络环境).

docker pull ollama/ollama:latest

 启动ollama

docker run -d --name ollama ollama/ollama

docker run -d -v ollama:/data/ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

 进入docker容器

docker exec -it ollama bash

进入 Ollama 容器并列出所有模型

docker exec -it <ollama_container_name> ollama list

嫌麻烦,可以不执行上一步,直接起模型就行。这里以qwen2.5vl为例。

注:如果发现下载速度由快变慢,就 Ctrl+C  先停掉然后再运行一遍(ollama老bug了)。        

docker exec -it ollama ollama run qwen2.5vl:7b

想要退出,先停止后退出。如图所示

docker stop xxxxx
docker rm xxxx

<think>好的,我需要回答用户的问题:如何在 Docker 中配置并调用 Ollama 模型 API。首先,我得回忆一下用户提供的引用内容,里面提到了使用Docker Compose部署Ollama,以及通过命令行和API调用的方法。 首先,配置部分。根据引用[3],用户需要创建一个docker-compose.yaml文件,定义Ollama服务,映射端口11434,并挂载数据卷。这一步是基础,确保Ollama容器能正确运行。然后启动容器,用docker-compose up命令,这里可能需要检查版本是否正确,卷的路径是否存在。 接下来是模型下载。引用[1]提到,安装完Ollama后需要下载模型,可以通过命令行进入容器执行ollama pull命令。比如llama2这样的模型,用户需要知道支持的模型列表在Ollama官网,所以需要提醒他们去官网查找合适的模型。 然后是API调用部分。Ollama的API默认在11434端口,引用[2]和[3]都提到了这个端口。调用生成接口可以用POST请求到http://localhost:11434/api/generate,发送JSON数据包含模型名和prompt。需要给出具体的curl示例,这样用户可以直接复制使用。此外,聊天接口和嵌入接口也是常用的,所以也应该提到,并给出示例。 另外,引用[4]提到可以接入Open-WebUI,不过用户的问题主要是调用API,这部分可能暂时不需要展开,但可以作为优化建议提到。比如使用One-API进行统一管理,或者结合LangChain优化效果,如引用[2]所述。 需要注意用户可能遇到的常见问题,比如端口冲突、模型下载失败,或者权限问题。比如数据卷的挂载是否正确,是否有写入权限。还有网络问题,确保Docker容器端口正确映射到主机。 最后,生成相关问题,可能需要包括优化部署、监控日志、提高性能等方面,帮助用户进一步应用。确保所有步骤清晰,代码示例正确,并且引用标记正确,比如命令行操作和API调用部分对应的引用来源。</think>### 分步说明:在 Docker 中配置并调用 Ollama 模型 API #### 1. 部署 Ollama 服务 **步骤说明**:通过 Docker Compose 定义容器配置,确保 API 端口可访问。 ```yaml # docker-compose.yaml version: '3' services: ollama: image: ollama/ollama container_name: ollama ports: - "11434:11434" # API 默认端口映射 volumes: - ./ollama_data:/root/.ollama # 持久化模型数据[^3] restart: always ``` 执行命令启动服务: ```bash docker-compose up -d ``` #### 2. 下载大语言模型 **操作示例**:进入容器下载模型(如 llama2): ```bash docker exec -it ollama ollama pull llama2 # 从官方库拉取模型[^1] ``` #### 3. 调用 Ollama API Ollama 提供 RESTful API,可通过以下方式调用: ##### 生成文本接口 ```bash curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "llama2", "prompt": "你好,请介绍一下 Docker", "stream": false }' ``` 响应示例: ```json { "response": "Docker 是一种容器化技术,允许开发者将应用及其依赖打包到轻量级容器中..." } ``` ##### 聊天接口 ```bash curl http://localhost:11434/api/chat -d '{ "model": "llama2", "messages": [ {"role": "user", "content": "如何优化Docker镜像体积?"} ] }' ``` #### 4. 验证 API 连通性 检查服务状态: ```bash curl http://localhost:11434 # 返回 Ollama 版本信息[^3] ``` ### 关键配置注意事项 1. **端口冲突**:确保主机 11434 端口未被占用 2. **模型存储路径**:`./ollama_data` 需有写入权限 3. **模型列表查询**:访问 [Ollama 官方库](https://ollama.com/library) 查看支持的模型 ### 进阶优化建议 - 接入 **One-API** 统一管理多模型调用 - 使用 **Open-WebUI** 构建可视化界面(需额外部署)[^4] - 结合 **LangChain** 增强模型处理能力[^2]
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