OllamaAi设置外网访问

最新推荐文章于 2025-04-17 18:19:43 发布
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本文详细描述了如何在Linux和Windows系统中，分别通过停止服务、修改环境变量和设置OLLAMA_HOST来允许Ollama通过IP地址访问其接口。Linux使用systemd管理服务，而Windows需直接操作进程并设置环境变量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Ollama在linux环境中如何支持外部或者宿主机通过IP访问其接口
1、首先停止ollama服务：systemctl stop ollama
2、修改ollama的service文件：/etc/systemd/system/ollama.service
在[Service]下边增加一行：Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080”，端口根据实际情况修改
3、重载daemon文件 systemctl daemon-reload
4、启动ollama服务 systemctl start ollama

Ollama在windows环境中如何支持通过IP来访问接口
1、首先停止ollama服务的允许。由于windows下安装的ollama不是一个标准的windows service，所以只能直接杀掉两个ollama进程。
2、为当前windows系统添加环境变量：电脑-属性-高级系统设置-环境变量
变量：OLLAMA_HOST，值：0.0.0.0:11434
3、关掉已打开的命令行窗口，打开新命令行，用ollama serve或者ollama start来启动ollama服务，此时ollama服务在启动时将读取环境变量中的OLLAMA_HOST，支持IP端口访问

Ollama局域网内访问
Criss@陈磊
04-29 1万+
我们平时面对的场景中，服务器往往并不能链接互联网，因此我们就不能用上面介绍的Ollama的命令一样，运行命令直接获从Ollama中央仓库下载一个模型，Ollama为我们提供了一个导入模型的办法。那么如果有些模型没有量化的模型的话，就需要自己动手了，这个主要是借助llama.cpp完成的，具体操作就不做详细说明了，需要的时候，在网上学习吧。选择我的电脑点击右键，选择属性后点击高级系统设置就可以看到环境变量的按钮了，点击进入后可以看到有上下两部分，上面是用户变量，下面是系统变量。重新载入配置，再通过。
ubuntu 安装ollama后，如何让外网访问？
最新发布
沐雪架构师
04-27 701
绑定的地址是127.0.0.1,只能在本地访问，无法在其他服务器访问。为了让外网能访问，需要将地址改为0.0.0.1,因为我们采取官方的这种一键安装形式，所以需要以下操作。需要在Environment里追加 "OLLAMA_HOST=0.0.0.0"。这种方式的ollama是systemd形式的服务，会随即启动。默认开启了 11434端口，并且。则我们在后面加空格，再加上键值对。Ctrl+X, Y保存退出。
在CentOS7虚拟机上使用Ollama本地部署Llama3大模型中文版+Open WebUI
m0_74823863的博客
12-12 3073
我已经安装过wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q8模型了，所以这里可以直接加载出来（忽略第四步，在这里直接在线拉取模型到本地，其实是可以的）。**注意：**安装过程中会多次提示：“Is this ok [y/N]”:，需要手动键入“y”，才能继续进程，后续安装过程同样会遇到这个提示，不会再赘述。可以问它一些中英互译比较有歧义的问题，来测试它对中文的语言理解和生成能力，不深入演示了，CPU要被干烧了。进去先注册账号，无需联网，相当于注册一个管理员账号。
Ollama 启动后，设置外网访问
qq_30594137的博客
04-24 1万+
3.ollama通过设置环境变量，来设置允许外网访问。2.检查云服务器的安全组，是否放行。1.服务器的防火墙是否开启。
设置ollama接口能外部访问
计算机辅助工程
02-13 3382
为了允许外网访问，需要设置环境变量OLLAMA_HOST为0.0.0.0:11434，这样Ollama就会监听所有可用的网络接口。配置防火墙规则以允许外网访问Ollama服务所使用的端口（假设为11434端口）。通过以上步骤，你应该能够在Linux环境中成功配置Ollama以允许外网访问。在另一台可以访问外网的设备上，使用浏览器或命令行工具（如curl或wget）尝试访问Ollama服务。如果测试失败，请检查每一步的配置是否正确，并确保没有遗漏任何步骤。检查云服务器的安全组设置，确保已经放行了相应的端口。
ollama 提供给外部访问
Tm598035415的博客
02-26 1018
模型目录的路径 (默认是 “~/.ollama/models”)绑定的主机与端口 (默认 “127.0.0.1:11434”)模型在内存中保持加载的持续时间 (默认是 “5m”)设置为 1 以启用额外的调试日志。允许的源的逗号分隔列表。
centos7 部署 Ollama，过程及遇到的问题（上篇）
hnmpf的博客
11-06 1660
9、创建软连接（可以通过whereis python查询路径，默认：/usr/local/bin/python3）5、先安装Python3的安装依赖（可以选择 yum install gcc、zlib....）2、下载python3.11.2（会下载到当前目录）3、解压压缩包（会解压到当前目录）4、初始化python 文件配置。5、更新与检查yum信息。11、pip3 安装。4、更新新的yum缓存。12、检查是否正确安装。
ollama外网访问
weixin_31098003的博客
05-11 1635
在 Windows 上使用 Ollama 配置本地及外网访问_window ollama 本地ip无法访问-优快云博客
在 Windows 上使用 Ollama 配置本地及外网访问
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weixin_49938804的博客
04-29 5万+
ollama Windows 安装配置，外网范围
centos7 部署 Ollama，过程及遇到的问题（中篇）
hnmpf的博客
11-06 2173
4、在[Service]下边增加一行：Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080”，端口根据实际情况修改。1、在线安装（由于国内github的原因安装比较慢，预计2个小时内）3、 通过Ctrl+D 退出默认的通讯。9、ps显示当前正在运行的模型情况。2、 通过Ollama安装。5、重载daemon文件。6、启动ollama服务。
CentOS 7部署Ollama运行DeepSeek模型教程
业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随
04-17 767
CentOS 7部署Ollama运行DeepSeek模型教程。
本地虚拟机Centos7使用Ollama运行llama3中文模型和OpenWebUI访问
paopaodog的博客
06-20 3322
量化是一种模型压缩技术，通过减少表示权重和激活的位数来减少模型的大小和推理时的计算量。q4大概4.7G，q8大概8.5G，fp16大概16G。中搜索llama3找下载最多的中文版，我这里选择了8b q4的，因为虚拟机硬盘空间不够，有条件的可以选择q8或者fp16的。本来想用docker安装lobe-chat，但是docker死活拒绝连接，所以选择了Open WebUI，从docker拉取，大概4个多G。如果想宿主机也能访问虚拟机Ollama上的大模型，那需要使服务监听所有网络接口，否则只能虚拟机内部访问。
Ollama 开放 局域网访问 外网访问 mac
2401_83416930的博客
06-03 1万+
1. 修改 /etc/profile 文件添加环境变量 sudo sh -c 'echo "export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" >> /etc/profile' 2. 执行launchctl 命令添加环境变量 launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0:11434" 这样不论是命令行 ollama serve 启动，还是双击ollama应用图标启动，都可以外网访问。
Linux CentOS 上 Ollama 的安装与部署：从入门到实践
RodJohnsonDoctor的专栏
02-23 1220
Ollama 是一个开源的 AI 模型管理工具，专注于简化大模型的部署和使用。它支持多种开源模型（如 LLaMA、Mistral 等），并提供了高效的模型推理能力。Ollama 的设计目标是让开发者能够轻松地在本地或边缘设备上运行大模型，而无需复杂的配置和高昂的硬件成本。Ollama 为开发者提供了一个简单而强大的工具，用于在本地环境中部署和管理大模型。通过本文的介绍，您可以在 CentOS 系统上快速安装 Ollama，并部署如 LLaMA2 等热门模型。
使用MaxKB添加本地部署的Ollama大语言模型搭建智能聊天系统
FGGIT的博客
05-06 6401
使用MaxKB添加本地部署的Ollama大语言模型搭建智能聊天系统
qq接入ollamaai自动回复
02-07
### 实现QQ与OllamaAI集成以自动回复消息 为了实现QQ与OllamaAI的集成来完成自动回复消息的功能，可以借鉴已有的自动化框架并结合API调用来构建解决方案。以下是具体方法： #### 构建环境准备 首先需要搭建一个能够监听QQ消息的基础架构。这可以通过第三方库或平台提供的SDK来简化开发过程。对于Python开发者来说，`itchat` 或者 `wxpy`(基于`itchat`) 是不错的选择用于微信的消息交互[^2]；而对于QQ，则有像`qqbot`这样的工具可以帮助快速上手。 #### OllamaAI接口对接 接着要做的就是把来自用户的询问传递给OllamaAI服务端口，并获取返回的回答内容。假设已经获得了有效的访问令牌(token)，那么就可以通过HTTP请求的方式向指定URL发送POST请求携带必要的参数(如query字符串)从而得到响应数据。 ```python import requests def get_ai_response(user_query): url = "https://api.ollama.ai/v1/response" headers = { 'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN', 'Content-Type': 'application/json' } payload = {"message": user_query} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['answer'] else: raise Exception(f"Failed to fetch AI response: {response.text}") ``` #### 自动化流程设计 最后一步是将上述两部分结合起来形成完整的自动化工作流。每当收到新消息时触发事件处理器，在其中调用之前定义好的函数去查询AI应答并将结果作为回复发送回聊天界面。 ```python from qqbot import QQBot class MyQQBot(QQBot): def on_message(self,message): sender_id=message.from_uin content=message.content try: ai_reply=get_ai_response(content) self.send_msg_by_uid(ai_reply,sender_id) except Exception as e: error_msg=str(e) self.send_msg_by_uid(error_msg,sender_id) if __name__=='__main__': bot=MyQQBot() bot.run() ```
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