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1.什么是Ollama？

Ollama是一个开源的大语言模型管理工具，具有以下特点：

• 简单易用：提供简单的命令行接口
• 本地部署：模型运行在本地，保护数据隐私
• 跨平台支持：支持Windows、macOS、Linux
• 丰富的模型库：支持多种主流大语言模型
• Docker支持：可以容器化部署

2. Linux 本地部署Ollama

（1）环境准备

在开始部署之前，先检查一下系统环境：

# 检查系统信息
cat /etc/os-release
uname -m# 检查硬件资源（很重要！）
free -h          # 查看内存
df -h            # 查看磁盘空间
lscpu            # 查看CPU信息# 如果有GPU，检查CUDA支持
nvidia-smi       # NVIDIA GPU
rocminfo         # AMD GPU（如果适用）

（2）快速安装

在 Linux 上安装 Ollama 非常便捷，官方提供了一键安装脚本。这个脚本会自动检测您的系统环境（如 Ubuntu, CentOS 等），并自动下载并安装 Ollama。

# 最简单的安装方式（适用于大多数Linux发行版）
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh# 安装完成后验证
ollama --version

验证时，如果看到类似 ollama version is 0.x.x 的输出，说明安装成功。

离线下载

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh -o install.sh

也可以直接浏览器访问https://ollama.com/install.sh，将脚本拷贝到文件install.sh中，再使用

sh install.sh命令安装。

3.docker镜像方式部署Ollama

ollama官方提供了镜像，可以直接启动容器使用，docker安装教程可参考docker安装和使用

（1）下载镜像：

docker pull ollama/ollama

（2）启动容器：

# 运行容器
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama# GPU加速运行容器
docker run -d --gpus=all -v ollama/.ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

（3）进入容器启动模型：

docker exec -it ollama bashollama run deepseek-r1:1.5b

（4）多卡运行

ollama默认使用单卡进行部署，使用多卡推理需要设置环境变OLLAMA_SCHED_SPREAD=1，对于docker容器部署的ollama，直接在启动命令里添加环境变量即可，对于Linux启动的ollama，可手动更改环境变量，更改方法可参考Linux设置环境教程

docker run -d --gpus=all -e OLLAMA_SCHED_SPREAD=1 -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

4.Ollama的基本使用

（1）启动服务

ollama serve

（2）模型管理

下载模型

查看已下载模型

# 列出所有模型
ollama list# 查看模型详情
ollama show deepseek-r1:1.5b

删除模型

# 删除指定模型
ollama rm deepseek-r1:1.5b

（3）模型下载

ollama pull <model_name># 例如
ollama pull deepseek-r1:1.5b

需要下载的模型，可去官网Ollama上去查看，点击左上角的Models，点击需要下载的模型

复制模型名称

（4）模型运行

命令行交互

# 启动模型交互
ollama run deepseek-r1:1.5b# 带参数运行
ollama run deepseek-r1:1.5b "你好，介绍一下你自己"

API调用

# 使用curl调用API
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "deepseek-r1:1.5b","prompt": "你好世界","stream": false
}'

（5）Python集成

安装依赖

pip install ollama

基本使用示例

import ollama# 简单对话
response = ollama.chat(model='llama2', messages=[{'role': 'user','content': '你好，介绍一下Python',},
])
print(response['message']['content'])# 流式输出
response = ollama.generate(model='llama2',prompt='写一首关于春天的诗',stream=True,
)for chunk in response:print(chunk['response'], end='', flush=True)

高级应用

import ollama
import jsonclass OllamaClient:def __init__(self, model='llama2'):self.model = modeldef chat(self, messages):"""聊天对话"""response = ollama.chat(model=self.model, messages=messages)return response['message']['content']def generate(self, prompt, **kwargs):"""文本生成"""response = ollama.generate(model=self.model, prompt=prompt, **kwargs)return response['response']def embed(self, text):"""文本嵌入"""response = ollama.embeddings(model=self.model, prompt=text)return response['embedding']# 使用示例
client = OllamaClient('llama2')
result = client.chat([{'role': 'user', 'content': '什么是人工智能？'}
])
print(result)

5. Ollama 后台部署方式

Ollama 服务 (ollama serve) 通常在安装后会自动作为系统服务启动并后台运行，但了解手动管理方式也很重要。

（1）默认后台运行

安装完成后，Ollama 服务通常已经启动。您可以使用以下命令检查其状态：

# 对于使用 systemd 的系统 (如 Ubuntu, CentOS)
sudo systemctl status ollama

（2）使用 nohup 手动后台启动（不推荐长期使用）

如果您需要手动启动 ollama serve 并让它在终端关闭后继续运行，可以使用 nohup：

nohup ollama serve > ollama.log 2>&1 &

这会将服务在后台启动，并将输出日志保存到 ollama.log 文件中。

6. Ollama 同时运行多个模型

Ollama 的现代版本（如 0.2 及以上）支持同时加载和运行多个不同的模型，以及处理单个模型的并发请求。

（1）配置环境变量

要启用多模型并行，需要在启动 ollama serve 时设置以下环境变量：

• OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：设置可以同时加载到内存中的模型最大数量。
• OLLAMA_NUM_PARALLEL：设置单个模型可以同时处理的请求数量。

（2）示例配置（Docker 方式）

以下命令启动一个 Docker 容器，并配置它可以同时加载最多 2 个模型，每个模型可以并行处理 3 个请求：

docker run -d \-v ollama:/root/.ollama \-p 11434:11434 \-e OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2 \-e OLLAMA_NUM_PARALLEL=3 \--name ollama \ollama/ollama

注意： 同时运行多个模型会显著增加内存（RAM）消耗。请确保您的系统有足够的资源。

（3）运行多个模型

配置好环境变量并启动服务后，就可以像平常一样运行不同的模型，Ollama 会根据配置和系统资源自动管理模型的加载和卸载。

7. Ollama 的管理命令

Ollama 提供了丰富的命令行接口 (CLI) 来方便地管理模型和服务。

常用管理命令列表

• ollama serve：启动 Ollama 服务（通常后台自动运行）。
• ollama pull <model_name>：从 Ollama 库下载指定模型。
• ollama run <model_name>：运行指定模型，可以进行交互式对话。
• ollama ls：列出本地已安装的所有模型。
• ollama ps：查看当前正在运行的模型。
• ollama show <model_name>：显示模型的详细信息。
• ollama cp <source_model> <destination_model>：复制模型。
• ollama rm <model_name>：删除本地指定模型。
• ollama create <model_name> -f <Modelfile>：使用 Modelfile 创建自定义模型。

下载模型：

ollama pull deepseek-r1:1.5b

列出模型：

ollama ls

注：ollama list 和 ollama ls 是完全相同的命令

运行模型（交互式）：

ollama run deepseek-r1:1.5b
# 进入交互模式后，可以输入问题，例如：
# >>> 你好，deepseek！
# <<< 你好！很高兴见到你！有什么我可以帮你的吗？
# 使用 /bye 或 Ctrl+C 退出交互模式

查看运行中的模型：

ollama ps

显示模型信息：

ollama show deepseek-r1:1.5b

删除模型：

ollama rm deepseek-r1:1.5b