Ollama
系统要求
- 操作系统：Ubuntu 24.04 LTS
- 服务器推荐配置：2核4G内存
第三方组件说明
以下说明仅供参考，具体配置和使用方法请参考 Ollama 官方文档。
简介
Ollama 是一个轻量级、开源的框架，让您能够在本地设备上运行、创建和管理大型语言模型（LLM）。它提供了一种简单方式在本地部署和运行各种开源语言模型，如Llama、Mistral、Qwen等，无需依赖云服务。
在微语系统中，Ollama 作为本地大模型服务提供商，能够为您的应用提供高效、私密的AI能力，确保数据不离开本地环境，同时降低API调用成本。
资源链接
系统要求
- Linux/macOS/Windows
- 至少8GB RAM (推荐16GB或更多用于运行更大的模型)
- 足够的磁盘空间存储模型文件（根据模型大小，通常需要4GB-50GB不等）
直接安装
Linux (Ubuntu/Debian)
sudo apt-get update
# 安装Ollama：
sudo apt-get install ollama
# 验证安装
ollama --version
# 无docker安装模型
ollama run mistral
ollama run llama3.1
macOS
brew install ollama
Windows
从Ollama官方网站下载安装包进行安装。
Docker安装
常用模型
Ollama支持多种开源大语言模型，以下是一些常用模型：
- Qwen3: 阿里云通义千问3.0系列模型
- Llama3: Meta的Llama 3系列模型
- Mistral: Mistral AI开发的高性能模型
- Yi: 零一万物开发的大型语言模型
- Gemma: Google的轻量级开源模型
与微语系统集成
Ollama部署完成后，可以在微语系统的管理后台中配置本地模型接入，使用Ollama API端点http://localhost:21434或http://bytedesk-ollama:11434(容器内访问)。
模型管理命令
# 列出所有已下载的模型
ollama list
# 拉取模型（不运行）
ollama pull qwen3:0.6b
# 删除模型
ollama rm qwen3:0.6b
# 查看模型信息
ollama show qwen3:0.6b
# 创建模型标签
ollama cp qwen3:0.6b qwen3:latest
API使用示例
Ollama提供了简单的REST API，以下是使用curl进行调用的示例:
# 生成文本
curl http://localhost:21434/api/generate -d '{
"model": "qwen3:0.6b",
"prompt": "你好，请介绍一下自己"
}'
# 聊天对话
curl http://localhost:21434/api/chat -d '{
"model": "qwen3:0.6b",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己" }
]
}'
故障排查
- 如果遇到内存不足问题，可以尝试使用较小的模型，如
qwen3:0.6b或gemma:2b - 如果模型下载过程中断，可以使用
ollama pull命令重新下载 - 查看Docker日志以诊断问题：
docker logs ollama-bytedesk