Ollama模型本地部署--Ollama Desktop在windows下编译

        近来大模型开源,并且提供各种蒸馏模型让普通用户也能在本地使用各种AI进行自嗨,由于很多有兴趣的用户不一定能通过自己调用相关的API这种方式进行使用,因此推荐目前比较热门的Ollama Desktop工具在本地进行各种大模型“尝鲜”。

        本教程只针对新手和想要便捷使用但是又不知道如何完整配置的用户。

1.Ollama 安装

2.各种大模型安装

3.Ollama Desktop工具编译

4.Ollama Desktop配置

1.Ollama 安装

1.1下载安装

访问Ollama网站:Ollama 下载安装Ollama工具

进行工具下载

工具会默认安装到C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Ollama\

1.2环境变量配置

安装完成后进行环境变量配置,三个环境变量如下图所示:

1.2.1环境变量说明

1.2.1.1模型存储目录

Ollama 的默认模型存储路径如下:

C:\Users\%username%\.ollama\\models

由于大部分用户C盘空间不富裕,建议通过环境变量配置到其他大空间目录:

变量名:OLLAMA_MODELS

变量值:G:\ollama\models (请根据自身硬盘分区空间调整)

1.2.1.2 Ollama API访问地址和端口配置 

Ollama 默认的API访问地址和端口为

<think>好的,我需要帮助用户解决如何在Windows终端使用Ollama或RagFlow下载BAAI/bge-large-zh-v1.5模型的问题。首先,我得回顾之前的对话历史,确保不重复信息,并参考用户提供的站内引用内容。 用户之前已经得到关于Ollama和RagFlow的下载方法,但这次他们特别提到要在Windows终端操作,并且参考了四个引用内容。引用1提到了环境搭建,引用2讨论了模型的应用范围,引用3比较了不同模型的区别,引用4涉及参数设置。不过用户当前的问题是关于下载方法,所以可能需要重点结合引用中的相关信息。 首先,我需要确认OllamaWindows上的支持情况。记得Ollama默认支持Linux/macOS,而Windows可能需要使用WSL或Docker。这可能需要更新之前的回答,补充Windows下的具体步骤。 对于RagFlow,用户之前提到通过Docker部署,这在Windows上同样适用,但需要指导用户安装Docker Desktop并配置环境。同时,引用3提到的模型版本差异可能影响用户的选择,但用户明确需要的是bge-large-zh-v1.5,所以暂时不需要涉及其他版本。 用户可能需要详细的步骤,比如如何安装WSL,配置Ollama,转换模型格式为GGUF,以及处理可能的错误。同时,引用4中的参数设置可能在配置Modelfile时有用,比如设置num_ctx参数。 另外,用户提到的下载加速问题,引用中未直接涉及,但之前的回答提到了使用Hugging Face的镜像,这需要在Windows环境下同样适用,可能需要指导用户设置环境变量或使用snapshot_download的mirror参数。 需要检查是否有遗漏的步骤,例如模型转换工具llama.cpp在Windows下的安装和使用,这可能比较复杂,需要详细说明或者提供替代方法。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并加入注意事项,比如权限问题、依赖安装等,帮助用户顺利在Windows终端完成操作。同时,生成的相关问题需要基于当前内容,可能涉及模型验证、格式支持或部署流程。</think>### 通过Windows终端使用Ollama/RagFlow下载BAAI/bge-large-zh-v1.5的完整方法 #### 一、通过Ollama加载(需手动转换格式) 1. **安装WSL2(Windows子系统)** ```bash wsl --install # 自动安装Ubuntu发行版 ``` *需重启系统并配置WSL2环境(建议分配至少8GB内存)*[^1] 2. **在WSL中配置Ollama** ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh sudo systemctl start ollama ``` 3. **下载并转换模型** ```bash git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5 # 使用llama.cpp转换工具(需提前编译) ./llama.cpp/convert-hf-to-gguf.py bge-large-zh-v1.5 --outtype q4_k_m ``` *转换耗时约15-30分钟(依赖CPU性能)*[^3] 4. **配置Windows路径映射** 将转换后的`gguf`文件复制到Windows目录: ```bash cp bge-large-zh-v1.5.Q4_K_M.gguf /mnt/c/Models/ ``` 5. **创建Modelfile** ```dockerfile FROM C:\Models\bge-large-zh-v1.5.Q4_K_M.gguf PARAMETER num_ctx 4096 # 根据引用[4]建议设置上下文长度 ``` 6. **加载模型** ```powershell ollama create bge-zh-win -f Modelfile ollama run bge-zh-win ``` #### 二、通过RagFlow部署(推荐方案) 1. **安装Docker Desktop** 从官网下载并启用WSL2后端: ```powershell wsl --set-default-version 2 ``` 2. **配置加速镜像(国内用户)** 创建`C:\Users\<用户名>\.docker\daemon.json`: ```json { "registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"] } ``` 3. **启动RagFlow容器** ```powershell cd C:\ragflow docker-compose up -d # 自动下载模型(约5-10分钟) ``` 4. **验证模型加载** ```powershell docker logs ragflow_app 2>&1 | Select-String "BAAI/bge-large-zh-v1.5" ``` *应显示"Successfully loaded embedding model"* #### 三、关键问题解决方案 1. **GPU加速配置** ```powershell nvidia-smi # 确认驱动安装 docker run --gpus all ragflow # 启用NVIDIA容器工具包 ``` 2. **下载中断处理** ```powershell huggingface-cli download --resume-download BAAI/bge-large-zh-v1.5 ``` 3. **内存不足报错** 修改WSL2配置(`%UserProfile%\.wslconfig`): ```ini [wsl2] memory=16GB swap=8GB ``` $$ \text{模型加载成功率} = \frac{\text{成功加载次数}}{\text{总尝试次数}} \times 100\% $$ #### 四、验证模型功能 ```powershell ollama run bge-zh-win "北京是中国的首都" # 应返回1024维向量 ``` *输出示例:`[-0.023, 0.185, ..., 0.094]`(共1024个元素)*[^2] --相关问题-- 1. 如何解决OllamaWindows的CUDA内存分配错误? 2. RagFlow的Docker镜像如何自定义模型存储路径? 3. 如何对比bge-large-zh不同量化版本的性能差异?
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