Ollama 本地模型
基本原则
- 先检查
ollama是否存在、服务是否可达、磁盘和内存,再下载模型;不要仅凭下载成功声称可推理。 - 模型名称、标签、体积和能力以当前
ollama list/ollama show为准,不维护过时目录。 - 下载属于本地可逆操作;替换或删除已有模型前先确认目标和磁盘占用。
- Ollama 是本地运行时,不等于模型“无安全限制”或“什么都能回答”;模型自身的对齐、能力和许可证仍适用。
- 不打印 API key、Cookie 或配置文件中的秘密;命令输出只保留模型名、状态、大小和错误摘要。
安装与服务
macOS 推荐 Homebrew:
brew install ollama
ollama serve # 没有后台服务时启动;默认 http://127.0.0.1:11434
ollama list
ollama ps
已有桌面版时不要重复启动第二个服务。先用 curl -fsS http://127.0.0.1:11434/api/tags 检查服务;失败再查看前台 ollama serve 的错误。
模型操作
ollama pull <owner>/<model>:<tag> # 下载/续传
ollama run <owner>/<model>:<tag> # 交互聊天,Ctrl-D 或 /bye 退出
ollama show <owner>/<model>:<tag> # 查看模板、参数和许可证
ollama rm <owner>/<model>:<tag> # 删除前确认精确模型名
用 ollama run 进行最小可用性测试;脚本/API 测试使用本地接口:
curl -sS http://127.0.0.1:11434/api/chat \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model":"<model>","messages":[{"role":"user","content":"只回复 OK"}],"stream":false}'
内存、速度和模型选择
- Apple Silicon 使用统一内存;模型权重、KV cache、上下文和系统进程共同占用内存。
- 16–18GB 机器优先 7–8B 量化模型;14B 量化模型通常可运行但要降低上下文并关闭其他大程序;20B 以上不要默认承诺稳定。
- 先下载一个模型验证,再按
ollama ps的实际常驻内存和响应速度决定是否并装多个模型。 - “abliterated”“uncensored”等标签不是质量保证,也不代表没有任何限制;只按模型卡、许可证和实测行为描述。
代理与网络故障
只为下载/远端请求设置代理,localhost 必须绕过代理:
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export ALL_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export NO_PROXY=127.0.0.1,localhost
ollama pull <model>
出现 Forbidden、解析超时或下载卡住时,先检查代理端口和 NO_PROXY,再重试;不要把代理错误误判为模型不可用。若本地 API 返回 403,先区分远端反代/网关与 127.0.0.1:11434 的 Ollama 服务。
Ollama 与图片模型的边界
Ollama 主要负责文本/多模态模型的本地推理。ComfyUI、Z-Image、SDXL-Lightning 等扩散图像模型应使用独立的 ComfyUI 工作流;不要把 ollama list 当作图像模型清单,也不要用 Ollama API 调用 ComfyUI。
涉及图片生成或图生图时,先检查 ComfyUI 服务、模型目录和对应 workflow;涉及文本聊天时才使用 Ollama 的 run 或 /api/chat。
完成标准
报告必须区分:已安装(文件存在)、服务可达(API 返回)、模型已加载(ollama ps)和推理成功(实际返回非空文本)。下载失败、内存不足、代理不可达时如实停止在对应边界。
Scan to join WeChat group