ollama下载配置本地模型

已于 2025-04-04 23:06:36 修改
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文章标签： ai 人工智能
于 2025-04-04 23:05:34 首次发布
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小鹿硬编
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Ollama完成本地模型的运行
Criss@陈磊
04-25 1902
Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地运行和使用各种大型语言模型。Ollama 提供了一个命令行界面，支持多种流行的模型，如 Llama 3、Qwen 1.5、Mixtral、Gemma 等，并且用户可以根据自己的需求定制和创建模型。Ollama能够实现模型的本地运行，降低了模型开发的复杂度，无聊时AI开发的高手还是新人都可以快速使用Ollama完成模型本地运行。同时可以识别Nvidia、AMD的GPU，AVX、AVX2指令集的CPU。
五分钟使用ollama部署本地大模型
最新发布
zwl2220943286的博客
04-07 1142
五分钟使用ollama安装部署本地大模型
零基础ollama本地部署大模型
2301_79287346的博客
02-05 1628
本地轻量化部署大模型，实现与大模型进行交流与探讨无障碍
如何修改Ollama的模型下载位置
m0_50572459的博客
02-07 9700
目前ollama下载的模型都默认存在C盘的用户目录下，太占用C盘磁盘，C盘系统满了，系统将会卡顿并且运行不起来，那么如何修改模型下载的位置了？
Windows安装ollama及下载模型
重生之我不会写代码
02-27 1874
Windows安装ollama及下载模型，支持外部访问了
使用Ollama下载的模型文件(Model)默认存放在哪里？
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博客之路,前途漫漫
06-15 5万+
在使用Ollama平台进行深度学习和机器学习模型训练时，了解模型文件的存储位置至关重要。这不仅有助于有效地管理和部署模型，还能确保在需要时能够快速访问和更新这些模型文件。本文将详细探讨Ollama下载的模型文件存放在哪里，并提供相关的操作指南和最佳实践。
本地通过ollama下载模型，并使用python跑这个本地模型
Heartnottowake的博客
07-03 2739
3，这里我们需要去下载模型， 这里推荐一下千问2的0.5b，不大，本地好跑，你也可以选择在ollama里面搜索别的，以千问2为例，他有很多选择，比如0.5b，1.5b等等，b就是亿，0.5就是0.5亿参数，我感觉一般是够用的。7, 如果没有特别需求，其实前面6个步骤就跑完本地模型了，但是我也想做一个chat的那种对话，那么我就需要在本地调用他，并返回数据，这一块其实大多数后端都是java,我不太会，这里抛砖引玉，用python实现一下简单的调用。1，这是ollama地址，下载对应的安装包。
Ollama的安装以及大模型下载教程
qq_61600833的博客
11-12 3万+
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型， Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。
【5分钟搞定】ollama下载deepseek-r1大模型本地部署
lixiaoqidecsdn的博客
01-29 1万+
1.登录ollama，选择models，选择deepseek-r1模型，选择1.5b(核显电脑)3.控制台输入ollama run deepseek-r1:1.5b自动下载。2.选择1.5b，复制命令，打开CMD控制台；
使用 Ollama框架 下载和使用 Llama3 AI大模型的完整指南
博客之路,前途漫漫
05-27 7440
Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。它提供了一套简单的工具和命令，使任何人都可以轻松地启动和使用各种流行的LLM，例如GPT-3、Megatron-Turing NLG和WuDao 2.0。Llama3 是由 Meta AI 开发的最新一代开源大型语言模型(LLM)。它基于 137B 参数的 Transformer 架构，在大量文本和代码数据集上进行训练。与前代模型相比，Llama3 在许多自然语言处理任务上表现出更强的性能。
deepseek回答ollama 下载模型的命令
openeis的专栏
04-05 940
另外，Ollama可能有其他子命令，比如`ollama pull`来直接下载模型而不运行。此外，用户可能需要知道如何列出所有可用模型，这可能是通过`ollama list`来查看已下载的模型，但下载前可能需要知道模型名称，可能需要访问Ollama的文档或官方网站获取支持的模型列表。另外，是否有些模型需要特定的参数或版本号，比如`ollama run llama2:7b`指定版本。下载模型的命令应该涉及到`ollama run`，因为这是启动模型的主要命令。如果本地没有模型，Ollama会自动下载。
使用ollama本地跑大模型
邵奈一的博客
01-28 4246
总的来说，跑起来还是非常方便的，也没有遇到多少坑。相类似的项目有Jan，大家也可以尝试一下。使用ollama本地跑模型ollama 大模型本地部署之浏览器插件邵奈一原创不易，如转载请标明出处，教育是一生的事业。
Ollama本地大语言模型配置
weixin_46598546的博客
02-20 581
若下载慢，可以选择迅雷进行下载。
Dify Ollama本地私有化模型实践
蜗牛转转的博客
02-08 895
DeepSeek 呢，最近十分火爆，也经常被国外网站攻击，相信大家都知道了，不过官网因为某些总所周知的原因，经常宕机不可用，我们可以自己在本地部署 DeepSeek R1 来解决这个问题，本地部署运行是指将智能助手部署在用户本地设备上，直接处理数据和任务，无需依赖云端服务。这种方式确保数据隐私和安全，适合对数据敏感性要求高的场景。用户需确保本地环境满足硬件和软件要求，并负责安装、配置和维护。
pytorch版预训练CNN模型Alexnet-vggnet-inception-Resnet-Densenet
muli
09-06 1762
Alexnet: model_urls = { ‘alexnet’: ‘https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth’, } vggnet: model_urls = { ‘vgg11’: ‘https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth’, ‘vgg13’: ...
yolov8模型本地下载
qq_34649040的博客
10-09 917
yolo初始化权重模型下载
本地下载huggingface模型并在服务器上使用流程
weixin_44151034的博客
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AutoModelForSequenceClassification 类是基于PyTorch的，因此需要安装PyTorch才能使用。我发现：大家加载huggingface模型，基本都是使用这两条代码来下载相关的文件的，所以我们只要找到这两条代码在哪里，就能找到文件的下载位置。但是我还是感觉很奇怪，就是它们是怎么知道需要把模型下载到哪里的，我能不能下次代码报错，自己发现需要把代码下载到哪里？之后我就通过代码连接不成功的报错，还有一些调试搜索方法，在这个头文件中找到这两行相关代码。参考了上面的帖子，找到了。
使用ollama配置本地模型（命令行使用）
zxsdyyds的博客
01-27 3722
配置个人AI模型
lmstudio软连接ollama下载的本地模型
01-31
### 创建指向 Ollama 下载的本地模型的软链接以供 LM Studio 使用 为了使 LM Studio 能够访问通过 Ollama 获取的本地模型，可以创建一个符号链接（软链接）。这允许 LM Studio 访问存储在不同位置的实际文件。 #### 准备工作 确保已经安装了 Ollama 并成功下载所需的模型到指定目录。同样确认已正确配置好 LM Studio 的环境[^1]。 #### 创建软链接的具体方法 假设 Ollama 模型位于 `/path/to/ollama/models` 文件夹下，并希望这些模型能在 LM Studio 中被识别，则可以在 LM Studio 预期查找模型的位置建立相应的符号链接： 对于 Linux 或 macOS 用户，在终端执行如下命令： ```bash ln -s /path/to/ollama/models /desired/path/in/lmstudio/models_directory ``` Windows 用户可以通过 PowerShell 执行相同操作： ```powershell New-Item -ItemType SymbolicLink -Target "D:\path\to\ollama\models" ``` 上述命令中的路径应替换为实际存在的绝对路径[^2]。 完成此过程之后，启动 LM Studio 应能自动检测到新添加至 `models_directory` 的任何模型。
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