Ollama 简介
Ollama 是一个基于 Go 语言开发的可以本地运行大模型的开源框架。
官网：https://ollama.com/
GitHub 地址：https://github.com/ollama/ollama
目录：
Ollama 安装
Ollama 自定义安装目录
Ollama 下载大数据模型
Ollama 自定义大数据模型目录
Ollama 删除大数据模型
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Ollama 安装
1、下载Ollama
可在官网 https://ollama.com/ 下载Ollama
由于很多小伙伴反应无法下载，这里微夏提供网盘下载链接：
123盘：https://www.123684.com/s/8biA-gQpD3 提取码：vxia
百度网盘： https://pan.baidu.com/s/1BmmTdbMyMp1SUnHO8gOBNg?pwd=vxia 提取码: vxia
阿里云盘：https://www.alipan.com/s/ADbFT1zPNEU 提取码: qy19
2、安装
下载后双击打开即可正常安装。
注：Ollama 双击安装时，默认安装在C盘，后续的模型数据下载也在C盘。如果C盘空间不充足的小伙伴们，可继续往下阅读，使用教程安装在其他盘符中。
安装好之后，右下角会有一个羊驼的标志，代表已经安装并运行成功。
进一步查看的话，可使用 Win + R ,调出运行窗口，输入CMD，回车弹出命令提示符
在命令提示符处，输入 ollama -v 可查看当前 ollama 的版本号信息
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Ollama 自定义安装目录
有小伙伴的C盘空间不大，可把程序及大数据模型放在其他盘。
微夏这里以E盘Ollama文件夹为演示。
小伙伴可先在其他盘建好文件夹，然后按照下面的操作进行即可。
1、先在桌面新建一个文件夹，把安装程序放在文件夹中。
2、在文件路径处，输入 cmd 回车，即可进入该文件夹的命令提示符。
3、在命令提示符中，输入命令：OllamaSetup.exe /DIR=E:\Ollama
OllamaSetup.exe /DIR=后跟你需要安装的目录
4、回车运行后，弹出软件安装界面，点击下一步后，软件自动安装，可以看到安装目录已经是E盘Ollama文件夹了。
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Ollama 下载大数据模型
在Ollama官网点击 Models ，可选择大数据模型，这里以 deepseek-r1 为例
在下拉箭头这里，选择1.5b（1.5b = 15亿参数）
注：这里的模型，要根据自己的电脑配置进行选择，数字越大，代表参数越多，所需的配置也越高。
如果选择的模型过高，电脑配置达不到，还是会出现运行不了的情况。这里微夏选择的是最小的模型->1.5b，一般电脑选择此模型即可。
关于DeepSeek 模型所需要的配置，可参考此链接：
https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
选择此模型之后，点击 复制 安装命令 ollama run deepseek-r1:1.5b
把此命令粘贴到命令提示符，然后回车即可进入安装过程
注：下载过程中，可能报错，或下载速度过慢，此时可关闭窗口，重新打开命令提示符，重新粘贴执行一次命令即可。
模型大概1.1Gb，程序自动下载安装。此为下载完成后的截图。
此时就可以正常跟大模型聊天了。
在CMD窗口下聊天很不方便，可参考此文章链接：https://www.vxia.net/post-1654.html
使用 ChatBox 接入大模型，更方便简洁。
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Ollama 自定义大数据模型目录
此情况适用于已安装在C盘，不想重新安装Ollama；
或喜欢把安装程序和数据分开保存的小伙伴们。
具体操作方法如下：
比如我现在已经把Ollama安装在了 C盘，想把大数据模型保存在E盘中的 DeepSeek-r1 文件夹中。
1、增加环境变量
Win + R 打开运行窗口，输入 sysdm.cpl 确认或回车打开系统属性窗口
2、点击高级 --> 选择 环境变量
3、在弹出的 环境变量 窗口处，在用户变量处，点击新建：
变量名：OLLAMA_MODELS
变量值：E:\DeepSeek-r1
然后点击确定即可。（具体的变量值，根据自己选择的大数据模型目录而定。）
此时再下载模型，会发现已经下载到设置的目录中去了。
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Ollama 删除大数据模型
有小伙伴下载的大数据模型，电脑配置带不动，需要更换，或想使用其他大数据模型，或只是想简单的删除大数据模型，可使用下面的方法进行操作。
1、先在命令提示符中，使用命令 Ollama list 查看当前所有的大数据模型
2、删除语法为：Ollama rm 大数据模型
此以deepseek-r1为演示：Ollama rm deepseek-r1:1.5b
3、删除后再次使用 Ollama list 查看一下大数据模型列表，确认是否删除成功。
可以看到已删除成功。
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