Ollama pull hugging face model 报错

原创已于 2025-07-28 10:13:49 修改 · 388 阅读

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#ollama #huggingface #ai #ai model #ollama pull #ollama run

于 2025-07-28 10:13:28 首次发布

GGUF/blobs/sha256:eb4402837c7829a690fa845de4d7f3fd842c2adee476d5341da8a46ea9255175?__sign=eyJhbGciOiJFZERTQSJ9.eyJyZWFkIjp0cnVlLCJwZXJtaXNzaW9ucyI6eyJyZXBvLmNvbnRlbnQucmVhZCI6dHJ1ZX0sImlhdCI6MTc1MzY2ODM1OCwic3ViIjoiL0RldlF1YXNhci9UZXNzbGF0ZS5VSUdFTi1UMy0xNEItUHJldmlldy1HR1VGIiwiZXhwIjoxNzUzNjY4OTU4LCJpc3MiOiJodHRwczovL2h1Z2dpbmdmYWNlLmNvIn0.ROGygXoD_IuSk7cZehcjUGvnas7vfHiwjr_wvAMoBVkNRyYVE4wUDqsRPigHl6OukAM3iZBT4nj3M-yBeP5PBA\": dial tcp 128.242.245.221:443: i/o timeout, retrying in 4s"

将hf.co换为 hf-mirror.com，使用国内镜像源下载即可，例如：

 ollama run hf.co/tester/test-GGUF:Q1_0

ollama run hf-mirror.com/tester/test-GGUF:Q1_0

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【ai】如何在ollama中随意使用hugging face上的gguf开源模型

每日出拳老爷子的博客

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ollama的pull命令可以直接pull ollama列表中现有的模型，但是ollama可以直接pull的模型大都是英语偏好（llama2有直接可以pull的chinese版本），而hugging face上则有大量多语种训练的模型，如果能直接使用hugging face上的gguf开源模型，那就自由多了，本篇介绍方法。

如何从 HuggingFace 为 Ollama 导入新模型

iCloudEnd的博客

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Ollama 是一款功能强大的工具，可以简化创建、运行和管理大型语言模型 (LLM) 的过程。本教程将指导您完成从 Hugging Face 导入新模型并创建自定义 Ollama 模型的步骤。

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TensorFlow相关组件的安装

AAI666666的博客

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TensorFlow相关组件的安装

三、Ollama导入大模型（.Net8+SemanticKernel+Ollama）本地运行自己的大模型

Coder

05-28

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导入自定义gguf（Safetensors大模型为测试成功，待后续测试）大模型，需要使用Modelfile方式导入。例如需要导入llava大模型：1、在huggingface国内镜像上搜索到大模型然后在模型文件后面的下载图标上，点击右键，点击“复制链接地址”。然后将大模型文件下载到ollama服务器上。下载命令" "" # 设定温度参数为1 [更高的更具有创新性，更低的更富有连贯性] PARAMETER temperature 1 . 0你是可以与梵高相比的绘画大师" ""

ollama轻松拉取huggingface上的大模型

Ven%的博客

12-04

5036

命令时，Ollama都会尝试从模型库中拉取GGUF模型，这可能会导致空间浪费，因为每次都会重新下载模型。：由于国内网络环境的问题，可能无法直接访问huggingface.co，可以将网址替换为镜像站网址hf-mirror.com，例如将。：执行上述命令后，Ollama会检查本地是否有该模型，如果没有，会自动从Hugging Face或镜像站下载，并运行该模型。：访问Hugging Face官网，找到你需要的大模型，并记录下模型的网址。是模型的量化版本，如果不写的话默认为。，即最新发布的版本。

Ollama【部署 04】Linux环境离线安装Ollama及模型文件（sha256缓存与gguf模型文件）

Java与大数据相关实践内容分享！

03-18

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本文介绍了在Linux环境下离线安装Ollama及模型文件的方法。主要内容包括：1) 在openEuler系统上离线安装Ollama软件；2) 两种模型导入方式：通过sha256缓存文件迁移（需复制manifest和blobs文件）和使用下载的gguf格式模型（需创建Modelfile配置文件）；3) 详细步骤说明和注意事项。文章展示了如何通过文件迁移实现模型离线部署，并验证了模型导入成功的方法。该方案适用于需要离线部署本地大模型的场景，具有很强的实用性。

Spring AI 系列之使用Spring AI和Ollama运行Hugging Face模型

wuchsh123的专栏

05-27

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人工智能正在改变我们构建 Web 应用程序的方式。Hugging Face 是一个广受欢迎的平台，提供了大量开源和预训练的大语言模型（LLM）。我们可以使用 Ollama 这一开源工具，在本地机器上运行 LLM。它支持运行来自 Hugging Face 的 GGUF 格式模型。在本教程中，我们将探索如何结合HuggingFace模型、SpringAI和 Ollama使用。我们将构建一个简单的聊天机器人，使用聊天补全模型，并通过嵌入模型实现语义搜索功能。接下来，我们创建一个带有@Bean@Bean。

【大模型搭建】部署Ollama，pull失败，手动构建方案

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本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。

C++类和对象基础[项目代码]

11-23

本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。

Windows安装Scrapy指南[项目代码]

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基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现

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本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控

11-23

内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。

Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]

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本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。

Ollama pull 可以直接chatglm3-6b吗

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<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于Ollama是否支持拉取chatglm3-6b模型的问题。首先，我得确认用户提到的Ollama是什么，以及它支持的模型类型。Ollama可能是一个类似Docker的工具，用于管理和运行机器学习模型。用户想知道是否可以通过Ollama的pull命令直接获取chatglm3-6b模型。接下来，我需要检查Ollama的官方文档或社区资源，看看chatglm3-6b是否在支持的模型列表中。假设Ollama主要支持Hugging Face或某些特定格式的模型，而chatglm3-6b是智谱AI发布的模型，可能需要特定的配置。如果官方不支持，用户可能需要手动导入。然后，我应该考虑用户的操作步骤。如果支持，直接使用ollama pull chatglm3-6b即可。如果不支持，可能需要从Hugging Face下载，并转换成Ollama的格式，或者通过Modelfile进行配置。此外，用户可能需要安装必要的依赖，比如Git LFS，来下载大文件。还需要提醒用户注意模型的使用权限和许可证，确保合法使用。同时，提供验证方法，比如运行ollama list查看是否成功拉取，或者运行示例代码测试模型。如果遇到问题，建议用户查阅Ollama的文档或社区寻求帮助。最后，生成相关问题，帮助用户扩展了解，比如支持的模型列表、本地运行方法、Modelfile的使用等。</think>根据目前信息，Ollama 的官方模型库暂未收录 ChatGLM3-6B 模型。但可以通过以下两种方法尝试部署： ### 方法一：通过Hugging Face手动导入 1. 从Hugging Face下载模型文件： ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b ``` 2. 创建Modelfile指定模型路径： ```dockerfile FROM ./chatglm3-6b PARAMETER num_ctx 4096 ``` 3. 构建自定义模型： ```bash ollama create chatglm3 -f Modelfile ``` ### 方法二：等待官方支持可关注Ollama GitHub仓库的模型更新动态[^1]，当出现类似如下提交时即表示支持： ```markdown commit 1a2b3c4d Added support for ChatGLM3-6B via ollama pull chatglm3:6b ```