Ollama完整教程：本地LLM管理、WebUI对话、Python/Java客户端API应用

老牛同学在前面有关大模型应用的文章中，多次使用了Ollama来管理和部署本地大模型（包括：Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等），但对Ollama这个非常方便管理本地大模型的软件的介绍却很少。

目前，清华和智谱 AI 联合发布开源的GLM4-9B大模型也能支持Ollama进行本地部署了（本地部署 GLM-4-9B 清华智谱开源大模型方法和对话效果体验），Ollama支持的大模型越多越普及，对于的应用也就越多。为了降低大家查阅资料等学习时间，老牛同学今天尝试着对 Ollama 进行一次详细完整介绍。毕竟老牛同学也在不断学习中，若有疏漏或者错误之处，还请各位朋友多多指正，谢谢大家。

本文将分为以下章节对 Ollama 进行介绍：

Ollama 基本介绍，它的作用是什么
Ollama 软件安装、一些常用的系统参数设置
Ollama 管理本地已有大模型（包括终端对话界面）
Ollama 导入模型到本地的三种方式：直接从 Ollama 远程仓库拉取、通过 GGUF 模型权重文件导入到本地、通过 safetensors 模型权限文件导入到本地
基于 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面
Ollama 客户端 API 应用，包括 Python API 和 Java API 接口应用

Ollama 是什么，它与 Llama 有什么关系？

Ollama官网：https://ollama.com/，官方网站的介绍就一句话：Get up and running with large language models. （开始使用大语言模型。）

Ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型、降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2等开源的大型语言模型。

Ollama支持的大语言模型列表，可通过搜索模型名称查看：https://ollama.com/library

Ollama官方 GitHub 源代码仓库：https://github.com/ollama/ollama/

Llama是 Meta 公司开源的备受欢迎的一个通用大语言模型，和其他大模型一样，Llama可以通过Ollama进行管理部署和推理等。

因此，Ollama与Llama的关系：Llama是大语言模型，而Ollama是大语言模型（不限于Llama模型）便捷的管理和运维工具，它们只是名字后面部分恰巧相同而已！

Ollama官网

Ollama 安装和常用系统参数设置

在官网首页，我们可以直接下载Ollama安装程序（支持 Windows/MacOS/Linux）：https://ollama.com/

Ollama的安装过程，与安装其他普通软件并没有什么两样，安装完成之后，有几个常用的系统环境变量参数建议进行设置：

OLLAMA_MODELS：模型文件存放目录，默认目录为当前用户目录（Windows 目录：C:\Users%username%.ollama\models，MacOS 目录：~/.ollama/models，Linux 目录：/usr/share/ollama/.ollama/models），如果是 Windows 系统建议修改（如：D:\OllamaModels），避免 C 盘空间吃紧
OLLAMA_HOST：Ollama 服务监听的网络地址，默认为127.0.0.1，如果允许其他电脑访问 Ollama（如：局域网中的其他电脑），建议设置成0.0.0.0，从而允许其他网络访问
OLLAMA_PORT：Ollama 服务监听的默认端口，默认为11434，如果端口有冲突，可以修改设置成其他端口（如：8080等）
OLLAMA_ORIGINS：HTTP 客户端请求来源，半角逗号分隔列表，若本地使用无严格要求，可以设置成星号，代表不受限制
OLLAMA_KEEP_ALIVE：大模型加载到内存中后的存活时间，默认为5m即 5 分钟（如：纯数字如 300 代表 300 秒，0 代表处理请求响应后立即卸载模型，任何负数则表示一直存活）；我们可设置成24h，即模型在内存中保持 24 小时，提高访问速度
OLLAMA_NUM_PARALLEL：请求处理并发数量，默认为1，即单并发串行处理请求，可根据实际情况进行调整
OLLAMA_MAX_QUEUE：请求队列长度，默认值为512，可以根据情况设置，超过队列长度请求被抛弃
OLLAMA_DEBUG：输出 Debug 日志标识，应用研发阶段可以设置成1，即输出详细日志信息，便于排查问题
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：最多同时加载到内存中模型的数量，默认为1，即只能有 1 个模型在内存中

Ollama 管理本地已有大模型

【展示本地大模型列表：ollama list】

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>ollama list
NAME            ID              SIZE    MODIFIED
gemma2:9b       c19987e1e6e2    5.4 GB  7 days ago
qwen2:7b        e0d4e1163c58    4.4 GB  10 days ago

可以看到，老牛同学本地有 2 个大模型，它们的名称（NAME）分别为gemma2:9b和qwen2:7b。

【删除单个本地大模型：ollama rm 本地模型名称】

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>ollama rm gemma2:9b
deleted 'gemma2:9b'

>ollama list
NAME            ID              SIZE    MODIFIED
qwen2:7b        e0d4e1163c58    4.4 GB  10 days ago

老牛同学通过rm命令删除了gemma2:9b大模型之后，再次通过list命令查看，本地只有qwen2:7b一个大模型了。

【启动本地模型：ollama run 本地模型名】

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>ollama run qwen2:0.5b
>>>

启动成功之后，就可以通过终端对话界面进行对话了（本命令下面也会讲到，其他详细暂且忽略）

【查看本地运行中模型列表：ollama ps】

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>ollama ps
NAME            ID              SIZE    PROCESSOR       UNTIL
qwen2:0.5b      6f48b936a09f    693 MB  100% CPU        4 minutes from now

通过ps命名可以看到，老牛同学本地qwen2:0.5b大模型正在运行中。

【复制本地大模型：ollama cp 本地存在的模型名新复制模型名】

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>ollama cp qwen2:0.5b Qwen2-0.5B
copied 'qwen2:0.5b' to 'Qwen2-0.5B'

>ollama list
NAME                    ID              SIZE    MODIFIED
Qwen2-0.5B:latest       6f48b936a09f    352 MB  4 seconds ago
qwen2:0.5b              6f48b936a09f    352 MB  29 minutes ago
qwen2:7b                e0d4e1163c58    4.4 GB  10 days ago

上面cp命令，老牛同学把本地qwen2:0.5b复制了一份，新模型名为Qwen2-0.5B

下面老牛同学介绍三种通过 Ollama 下载到本地大模型方式：

方式一：直接通过 Ollama 远程仓库下载，这是最直接的方式，也是最推荐、最常用的方式
方式二：如果已经有 GGUF 模型权重文件了，不想重新下载，也可以通过 Ollama 把该文件直接导入到本地（不推荐、不常用）
方式三：如果已经有 safetensors 模型权重文件，也不想重新下载，也可以通过 Ollama 把该文件直接导入到本地（不推荐、不常用）

方式一：Ollama 从远程仓库下载大模型到本地

【下载或者更新本地大模型：ollama pull 本地/远程仓库模型名称】

本pull命令从 Ollama 远程仓库完整下载或增量更新模型文件，模型名称格式为：模型名称:参数规格；如ollama pull qwen2:0.5b 则代表从 Ollama 仓库下载qwen2大模型的0.5b参数规格大模型文件到本地磁盘：

Qwen2模型列表

如果参数规格标记为latest则代表为默认参数规格，下载时可以不用指定，如Qwen2的7b被标记为latest，则ollama pull qwen2和ollama pull qwen2:7b这 2 个命令的意义是一样的，都下载的为7b参数规格模型。为了保证后续维护方便、避免误操作等，老牛同学建议不管是否为默认参数规格，我们下载命令中均明确参数规格。

值得一提的是，今天开始GLM4支持 Ollama 部署和推理，老牛同学特意列出它的下载命令：ollama pull glm4:9b（和其他模型相比，其实并没有特殊支出）。需要注意的是：Ollama 最低版本为0.2.0才能支持GLM4大模型！

GLM4模型列表

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>ollama pull qwen2:0.5b
pulling manifest
pulling manifest
pulling manifest
pulling manifest
pulling manifest
pulling 8de95da68dc4... 100% ▕████████████████████████▏ 352 MB
pulling 62fbfd9ed093... 100% ▕████████████████████████▏  182 B
pulling c156170b718e... 100% ▕████████████████████████▏  11 KB
pulling f02dd72bb242... 100% ▕████████████████████████▏   59 B
pulling 2184ab82477b... 100% ▕████████████████████████▏  488 B
verifying sha256 digest
writing manifest
removing any unused layers
success

>ollama list
NAME            ID              SIZE    MODIFIED
qwen2:0.5b      6f48b936a09f    352 MB  9 minutes ago
qwen2:7b        e0d4e1163c58    4.4 GB  10 days ago

若本地不存在大模型，则下载完整模型文件到本地磁盘；若本地磁盘存在该大模型，则增量下载大模型更新文件到本地磁盘。

从上面最后的list命令结果可以看到，老牛同学本地存在了qwen2:0.5b这个名称的大模型。

【下载且运行本地大模型：ollama run 本地/远程仓库模型名称】

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>ollama run qwen2:0.5b
>>>

若本地不存在大模型，则下载完整模型文件到本地磁盘（类似于pull命令），然后启动大模型；若本地存在大模型，则直接启动（不进行更新）。

启动成功后，默认为终端对客界面：

Ollama终端对话界面

若需要输入多行文本，需要用三引号包裹，如："""这里是多行文本"""
/clear清除对话上下文信息
/bye则退出对话窗口
/set parameter num_ctx 4096可设置窗口大小为 4096 个 Token，也可以通过请求设置，如：curl <http://localhost:11434/api/generate> -d '{ "model": "qwen2:7b", "prompt": "Why is the sky blue?", "options": { "num_ctx": 4096 }}'
/show info可以查看当前模型详情：，

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>>> /show info
  Model
        arch                    qwen2
        parameters              494.03M
        quantization            Q4_0
        context length          32768
        embedding length        896

  Parameters
        stop    "<|im_start|>"
        stop    "<|im_end|>"

  License
        Apache License
        Version 2.0, January 2004

方式二：Ollama 导入 GGUF 模型文件到本地磁盘

若我们已经从 HF 或者 ModeScope 下载了 GGUF 文件（文件名为：Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf），在我们存放Llama3-8B的 GGUF 模型文件目录中，创建一个文件名为Modelfile的文件，该文件的内容如下：

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FROM ./Meta-Llama-3-8B-Instruct.Q4_K_M.gguf

然后，打开终端，执行命令导入模型文件：ollama create 模型名称 -f ./Modelfile

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>ollama create Llama-3-8B -f ./Modelfile
transferring model data
using existing layer sha256:647a2b64cbcdbe670432d0502ebb2592b36dd364d51a9ef7a1387b7a4365781f
creating new layer sha256:459d7c837b2bd7f895a15b0a5213846912693beedaf0257fbba2a508bc1c88d9
writing manifest
success

导入成功之后，我们就可以通过list命名，看到名为Llama-3-8B的本地模型了，后续可以和其他模型一样进行管理了。

方式三：Ollama 导入 safetensors 模型文件到到本地磁盘

官方操作文档：https://ollama.fan/getting-started/import/#importing-pytorch-safetensors

若我们已经从 HF 或者 ModeScope 下载了 safetensors 文件（文件目录为：Mistral-7B），

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git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/rubraAI/Mistral-7B-Instruct-v0.3.git Mistral-7B

然后，我们转换模型（结果：Mistral-7B-v0.3.bin）：

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python llm/llama.cpp/convert.py ./Mistral-7B --outtype f16 --outfile Mistral-7B-v0.3.bin

接下来，进行量化量化：

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llm/llama.cpp/quantize Mistral-7B-v0.3.bin Mistral-7B-v0.3_Q4.bin q4_0

最后，通过 Ollama 导入到本地磁盘，创建Modelfile模型文件：

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FROM Mistral-7B-v0.3_Q4.bin

执行导入命令，导入模型文件：ollama create 模型名称 -f ./Modelfile

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>ollama create Mistral-7B-v0.3 -f ./Modelfile
transferring model data
using existing layer sha256:647a2b64cbcdbe670432d0502ebb2592b36dd364d51a9ef7a1387b7a4365781f
creating new layer sha256:459d7c837b2bd7f895a15b0a5213846912693beedaf0257fbba2a508bc1c88d9
writing manifest
success

导入成功之后，我们就可以通过list命名，看到名为Mistral-7B-v0.3的本地模型了，后续可以和其他模型一样进行管理了。

基于 WebUI 部署 Ollama 可视化对话界面

Ollama自带控制台对话界面体验总归是不太好，接下来部署 Web 可视化聊天界面：

下载并安装 Node.js 工具：https://nodejs.org/zh-cn
下载ollama-webui工程代码：git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite ollama-webui
切换ollama-webui代码的目录：cd ollama-webui
设置 Node.js 工具包镜像源（下载提速）：npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/
安装 Node.js 依赖的工具包：npm install
最后，启动 Web 可视化界面：npm run dev

Ollam WebUI启动成功

如果看到以上输出，代表 Web 可视化界面已经成功了！

浏览器打开 Web 可视化界面：http://localhost:3000/

Ollam WebUI对话界面

Ollama 客户端：HTTP 访问服务

Ollama 默认提供了generate和chat这 2 个原始的 API 接口，使用方式如下：

generate接口的使用样例：

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curl http://localhost:11434/api/generate -d "{
  'model': 'qwen:0.5b',
  'prompt': '为什么天空是蓝色的？'
}"

chat接口的使用样例：

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curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "qwen:7b",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "为什么天空是蓝色的？" }
  ]
}'

接下来的Python和Java客户端应用，都是对这 2 个接口的封装。

Ollama 客户端：Python API 应用

我们把 Ollama 集成到 Python 应用中，只需要以下简单 2 步即可：

第一步，安装 Python 依赖包：

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pip install ollama

第二步，使用 Ollama 接口，stream=True代表按照流式输出：

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import ollama

# 流式输出
def api_generate(text:str):
  print(f'提问：{text}')

  stream = ollama.generate(
    stream=True,
    model='qwen:7b',
    prompt=text,
    )

  print('-----------------------------------------')
  for chunk in stream:
    if not chunk['done']:
      print(chunk['response'], end='', flush=True)
    else:
      print('\n')
      print('-----------------------------------------')
      print(f'总耗时：{chunk['total_duration']}')
      print('-----------------------------------------')


if __name__ == '__main__':
  # 流式输出
  api_generate(text='天空为什么是蓝色的？')

  # 非流式输出
  content = ollama.generate(model='qwen:0.5b', prompt='天空为什么是蓝色的？')
  print(content)

Ollama 客户端：Java API 应用（SpringBoot 应用）

我们也可以把 Ollama 集成到 SpringBoot 应用中，只需要以下简单 3 步即可：

第一步，在总pom.xml中新增 SpringBoot Starter 依赖：

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<dependency>
  <groupId>io.springboot.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
</dependency>

第二步，在 SpringBoot 配置文件application.properties中增加 Ollama 配置信息：

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server.port=8088
spring.application.name=NTopicBootX
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434
spring.ai.ollama.chat.options.model=qwen:0.5b

配置文件指定了 Ollama API 地址和端口，同时指定了默认模型qwen:0.5b（注意：模型需要在本地已经存在）

第三步，使用OllamaChatClient进行文字生成或者对话：

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import org.springframework.ai.chat.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatClient;
import org.springframework.ai.ollama.api.OllamaOptions;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class OllamaClientController {

    @Autowired
    @Qualifier("ollamaChatClient")
    private OllamaChatClient ollamaChatClient;

    /**
     * http://localhost:8088/ollama/chat/v1?msg=天空为什么是蓝色的？
     */
    @GetMapping("/ollama/chat/v1")
    public String ollamaChat(@RequestParam String msg) {
        return this.ollamaChatClient.call(msg);
    }

    /**
     * http://localhost:8088/ollama/chat/v2?msg=人为什么要不断的追求卓越？
     */
    @GetMapping("/ollama/chat/v2")
    public Object ollamaChatV2(@RequestParam String msg) {
        Prompt prompt = new Prompt(msg);
        ChatResponse chatResponse = ollamaChatClient.call(prompt);
        return chatResponse;
    }

    /**
     * http://localhost:8088/ollama/chat/v3?msg=你认为老牛同学的文章如何？
     */
    @GetMapping("/ollama/chat/v3")
    public Object ollamaChatV3(@RequestParam String msg) {
        Prompt prompt = new Prompt(
                msg,
                OllamaOptions.create()
                        .withModel("qwen:0.5b")
                        .withTemperature(0.4F));
        ChatResponse chatResponse = ollamaChatClient.call(prompt);
        return chatResponse.getResult().getOutput().getContent();
    }
}

以上是 Java 客户端的简单样例，我们可以通过OllamaChatClient访问 Ollama 接口，既可以使用默认大模型，也可以在参数指定模型名称！

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