北京网站建设 seo公司关键词排名点击软件首页

1、下载&安装

官网：Ollama，选择对于的操作系统，我这里使用windows进行操作。这里下载可能需要安全上网，下载好后直接安装即可使用。

2、验证安装

打开命令提示符或 PowerShell，输入以下命令验证安装是否成功：

ollama --version

3、修改ollama模型的存储位置

我的ollama安装位置：D:\ollama

模型默认下载位置：C:\Users\xxx\.ollama

首先在ollama安装的文件夹中创建一个ollamamodels文件夹，这个ollamamodels文件夹你也可以放在别的地方。

打开环境变量

在系统变量找到Path，点进去

将D:\ollama添加进去，点击确定。

然后在系统环境变量中点击新建

变量名为：OLLAMA_MODELS，地址为你上面创建存放模型的文件夹。这样下载的模型就会放在指定的文件夹中，不会占用c盘的空间。

4、ollama运行模型

ollama支持的模型：library

ollama服务启动：

ollama serve

ollama下载模型，这里以deepseek-r1:1.5b 为例：

ollama run deepseek-r1:1.5b 

我这里已经下载好了，可以看到直接进入对话界面了

查看显存占了大概三个G

ollama操作比较简单，其他操作如下：

(base) PS C:\Users\windows> ollama -h
Large language model runnerUsage:ollama [flags]ollama [command]Available Commands:serve       Start ollamacreate      Create a model from a Modelfileshow        Show information for a modelrun         Run a modelstop        Stop a running modelpull        Pull a model from a registrypush        Push a model to a registrylist        List modelsps          List running modelscp          Copy a modelrm          Remove a modelhelp        Help about any commandFlags:-h, --help      help for ollama-v, --version   Show version informationUse "ollama [command] --help" for more information about a command.

5、通过api调用ollama正在运行的模型

（1）通过requests来访问generate方法。

# pip install requests
import requests
import jsonOLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"   # Ollama 默认地址
MODEL      = "deepseek-r1:1.5b"prompt = "用一句话介绍你自己"payload = {"model": MODEL,"prompt": prompt,"stream": False           # 关闭流式，直接一次性返回
}resp = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload, timeout=120)
print(resp.json()["response"])

（2）通过requests来访问chat方法：

import requests, jsonOLLAMA_CHAT = "http://localhost:11434/api/chat"
MODEL = "deepseek-r1:1.5b"messages = [{"role": "user", "content": "1+1=?"},{"role": "assistant", "content": "2"},{"role": "user", "content": "再加 3 呢？"}
]payload = {"model": MODEL,"messages": messages,"stream": False
}resp = requests.post(OLLAMA_CHAT, json=payload)
print(resp.json()["message"]["content"])

（3）通过langchain来访问

需要安装的依赖

pip install langchain langchain_community

from langchain_community.llms import Ollamallm = Ollama(model="deepseek-r1:1.5b", base_url="http://localhost:11434")
print(llm.invoke("用一句话介绍你自己"))

6、总结

ollama比较适合新手部署小一点的模型，操作简便，如果部署大一点的模型可以尝试使用：欢迎来到 Xinference！ — Xinference、vLLM - vLLM 文档，有问题可以评论区交流哈！！！