使用 Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用的分步指南

使用 Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用的教程。

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本文来介绍一下怎么下载 Ollama 并部署 AI 大模型(DeepSeek-R1、Llama 3.2 等)。通过 Ollama 这一开源的大语言模型服务工具,你就可以在自己的电脑上跑其它开源的 AI 模型。接下来,我们将分步骤说明如何完成下载和安装,以便你能够轻松地与 AI 开展对话。

 

步骤 1:下载并安装 Ollama

首先访问 Ollama 的官方 Github 地址:https://github.com/ollama/ollama,然后在页面上选择相关的系统进行下载(笔者在本文中以 macOS 为例,Windows 系统也是差不多的操作):

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


下载完成后安装即可:

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


安装完成后,打开「终端」窗口(macOS 可按 F4 搜索“终端”),输入ollama后出现以下提示说明安装完成。

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


 

步骤 2:安装 AI 模型

Ollama 安装完毕,我们还需要下载相应的 AI 模型才可以使用,可输入以下命令来下载相关模型:

ollama run Llama3.2

当然,你可以根据你的系统配置来下载其它 AI 模型,这是 Ollama 官方列出的模型,里面也列出了相应的下载命令:

Model
Parameters
Size
Download
DeepSeek-R1
7B
4.7GB
ollama run deepseek-r1
DeepSeek-R1
671B
404GB
ollama run deepseek-r1:671b
Llama 3.3
70B
43GB
ollama run llama3.3
Llama 3.2
3B
2.0GB
ollama run llama3.2
Llama 3.2
1B
1.3GB
ollama run llama3.2:1b
Llama 3.2 Vision
11B
7.9GB
ollama run llama3.2-vision
Llama 3.2 Vision
90B
55GB
ollama run llama3.2-vision:90b
Llama 3.1
8B
4.7GB
ollama run llama3.1
Llama 3.1
405B
231GB
ollama run llama3.1:405b
Phi 4
14B
9.1GB
ollama run phi4
Phi 4 Mini
3.8B
2.5GB
ollama run phi4-mini
Gemma 2
2B
1.6GB
ollama run gemma2:2b
Gemma 2
9B
5.5GB
ollama run gemma2
Gemma 2
27B
16GB
ollama run gemma2:27b
Mistral
7B
4.1GB
ollama run mistral
Moondream 2
1.4B
829MB
ollama run moondream
Neural Chat
7B
4.1GB
ollama run neural-chat
Starling
7B
4.1GB
ollama run starling-lm
Code Llama
7B
3.8GB
ollama run codellama
Llama 2 Uncensored
7B
3.8GB
ollama run llama2-uncensored
LLaVA
7B
4.5GB
ollama run llava
Granite-3.2
8B
4.9GB
ollama run granite3.2


在控制台中,出现这个界面代表正在下载(时间会有点久,此过程跟你的网速有关):

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


当出现Send a message 提示时你就可以跟它进行对话了。

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用

 

步骤 3:与 Llama3.2 模型开展对话

比如我给 Llama3.2 AI 模型发送一个“你是谁?”的对话:

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


你可以点击快捷键control+d来结束当前对话,当你关闭这个控制台窗口,下次还想开展对话的时候,也是运行这个命令ollama run Llama3.2,你下载了哪个 AI 模型,就运行哪个。

 

步骤 4:安装视图界面

每次都打开控制台来开展对话会非常的不方便,所以我们可以装一个 GUI 界面或者 Web 界面。Ollama 的官方 Github 上列有很多,你可以选择一个来安装,每个项目下都有详细的教程,这里不再详细展开说明。

   

步骤 5:调试 AI API

通过 Ollama 安装的 AI 模型,默认是提供 API 的,你可以在 Ollama API Docs 中查看。

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


下面我们通过 Apifox 来调试 Ollama 生成的本地 API,没有 Apifox 的可以去安装一个,它是一个非常好用的 API 调试、API 文档、API Mock、API 自动化测试工具。

 

1. 新建接口

首先复制下面的 cURL。

curl --location --request POST 'http://localhost:11434/api/generate' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "llama3.2",
    "prompt": "Why is the sky blue?",
    "stream": false
}'


然后在 Apifox 中新建一个 HTTP 项目,在项目中新建一个接口,将上面的 cURL 直接粘贴到地址栏中,Apifox 会自动解析相关的参数,粘贴后保存即可。

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用

 

2. 发送请求

保存接口后,来到「运行」页,点击「发送」,你将收到来自 AI 模型返回的响应。

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用


如果要启用流式输出,你可以将 "stream": false 改为 "stream": true

Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用
Ollama 在本地部署 AI 大模型: 安装、部署和 API 调用
Ollama

控制台中「校验响应结果」的提示可以忽略。

 

总结

本文详细介绍了如何利用 Ollama 工具在本地下载、安装和运行开源 AI 大模型(如 DeepSeek-R1、Llama3.2 等),分步骤讲解了从 Ollama 安装、模型下载、命令行对话到 API 调试的全过程,为实现高效便捷的 AI 互动应用提供了完整指南。