Ollama下载
https://ollama.com/download/windows
Windows 安装
如果直接双击 OllamaSetup.exe 安装，默认会安装到 C 盘，如果需要指定安装目录，需要通过命令行指定安装地址，如下：
# 切换到安装目录
C:\Users\lisiyu>D:
# 执行安装
D:\ollama>OllamaSetup.exe /DIR="d:\ollama\"
- Windows指定路径安装 > OllamaSetup.exe /DIR=E:\SDK\Ollama
设置模型存储路径
要更改 Ollama 存储下载模型的位置，而不是使用你的主目录，可以在你的用户账户中设置环境变量 OLLAMA_MODELS。
如下，先在安装 ollama 目录下创建 models 文件夹，然后在 windows 下设置环境变量：
快捷使用
- 查看 ollama 版本
C:\Users\lisiyu>ollama --version
ollama version is 0.5.7- 查看 ollama 已下载模型列表
C:\Users\lisiyu>ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED- 拉取模型
查看模型列表：https://ollama.com/search
PS C:\Users\lisiyu\Desktop> ollama pull deepseek-r1:8b
pulling manifest
pulling 6340dc3229b0... 26% ▕█████████████████████████████ ▏ 1.3 GB/4.9 GB 3.5 MB/s 17m32s - 运行模型（如果模型未拉取，默认会先执行 pull 拉取）
C:\Users\lisiyu>ollama run deepseek-r1:8b
>>> Send a message (/? for help)
# 此时进入对话窗口
# 如果要退出，输入 /bye 执行退出
# 退出后，ollama 也会在后台运行- 更多命令，参考帮助说明：
C:\Users\lisiyu>ollama help
Large language model runner
Usage:
ollama [flags]
ollama [command]
Available Commands:
serve Start ollama
create Create a model from a Modelfile
show Show information for a model
run Run a model
stop Stop a running model
pull Pull a model from a registry
push Push a model to a registry
list List models
ps List running models
cp Copy a model
rm Remove a model
help Help about any command
Flags:
-h, --help help for ollama
-v, --version Show version information
Use "ollama [command] --help" for more information about a command.Ollama API
- 默认访问地址：https://localhost:11434 或者 https://127.0.0.1:11434
- 允许外网访问：
由于默认只能在本机访问，所以，要允许外网访问，要监听 0.0.0.0 地址。
且有些场景需要指定端口。
此时可以通过设置环境变量 OLLAMA_HOST 来定义，如下：
- Ollama 支持的 API：
| API URL | 请求方式 | 请求参数 | 响应参数 | API 说明 | CURL 请求示例 |
|---|---|---|---|---|---|
/api/generate | POST | model（模型名称）、prompt（提示文本）、可选参数（如 stream、suffix 等） | response（生成的文本）、tokens（生成的 token 数量）等 | 生成文本 | curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "llama2", "prompt": "为什么天空是蓝色的？"}' |
/api/chat | POST | model（模型名称）、messages（消息列表，包含角色和内容） | response（回复内容）、tokens（生成的 token 数量）等 | 聊天对话 | curl http://localhost:11434/api/chat -d '{"model": "llama2", "messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}]}' |
/api/pull | POST | name（模型名称）、可选参数（如 insecure、stream 等） | 返回拉取进度或模型信息 | 拉取模型 | curl http://localhost:11434/api/pull -d '{"name": "llama2"}' |
/api/delete | DELETE | name（模型名称） | 返回状态码（200 OK 或 404 Not Found） | 删除模型 | curl -X DELETE http://localhost:11434/api/delete -d '{"name": "llama2"}' |
/api/tags | GET | 无 | 返回模型列表 | 获取本地模型列表 | curl http://localhost:11434/api/tags |
/api/show | POST | name（模型名称）、可选参数 verbose（是否返回详细信息） | 返回模型详细信息，包括 modelfile、parameters、template 等 | 查看模型信息 | curl http://localhost:11434/api/show -d '{"name": "llama2"}' |
/api/copy | POST | source（源模型名称）、destination（目标模型名称） | 返回状态码（200 OK 或 404 Not Found） | 复制模型 | curl http://localhost:11434/api/copy -d '{"source": "llama2", "destination": "llama2-backup"}' |
/api/create | POST | name（新模型名称）、modelfile（模型文件内容） | 返回创建状态或错误信息 | 创建自定义模型 | curl http://localhost:11434/api/create -d '{"name": "llama2-custom", "modelfile": "FROM llama2\nSYSTEM You are a helpful assistant."}' |
原创文章，作者：howkunet，如若转载，请注明出处：https://www.intoep.com/othen/65108.html
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