win离线安装ollama

<think>我们面临的核心问题：在离线的Windows11系统中，已经通过Docker部署了Dify，现在需要进一步离线部署Ollama模型，并让Dify能够使用这个模型。根据引用[1]，我们注意到有一个docker-compose文件可以一键启动Ollama服务，并且它配置了模型目录的挂载（./models/:/data/models）。同时，引用[3]提到了一些关于embedding模型的信息，但我们的重点是部署Ollama模型。步骤分解：1.在联网机器上下载Ollama模型文件（因为目标环境是离线的）。2.将模型文件转移到离线Windows11系统中的指定目录。3.编写docker-compose.yml文件来部署Ollama服务（参考引用[1]的配置，但注意调整）。4.启动Ollama容器，并确保它加载了我们离线下载的模型。5.配置Dify，使其能够连接到这个Ollama服务。但是，引用[1]中的docker-compose配置是针对Linux环境的（使用了GPU），而我们的环境是Windows11，并且可能没有GPU（或者有GPU但需要调整）。因此，我们需要调整这个配置。另外，引用[2]提到了在Windows上安装DockerDesktop时指定安装目录的方法，但我们已经安装好了Docker，所以这一步可以跳过。具体步骤：第一步：在联网机器上下载模型使用ollamapull命令下载所需模型，例如llama3。然后，将模型文件（位于~/.ollama/models）复制出来。第二步：在离线Windows11上准备模型目录假设我们将模型文件放在D:\ollama\models目录下。第三步：编写docker-compose.yml文件（注意调整路径和配置）由于是Windows系统，我们需要使用绝对路径来挂载卷。同时，如果不需要GPU，可以去掉deploy部分。示例docker-compose.yml内容（假设我们不需要GPU，并且使用CPU）：```yamlversion:'3.5'services:ollama:container_name:ollamaenvironment:-OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434-OLLAMA_ORIGINS=*image:ollama/ollama:latestports:-11434:11434volumes:-D:\ollama\models:/root/.ollama/models#注意：Ollama容器内默认模型路径是/root/.ollama/modelscommand:serve```注意：在Windows中，Docker的路径挂载需要使用绝对路径，并且注意使用正确的盘符。另外，由于Ollama容器内的用户是root，所以模型路径为/root/.ollama/models。但是，这里有一个问题：Ollama默认的模型存储路径是/root/.ollama/models，但我们在挂载时覆盖了这个路径。这样，我们之前下载的模型文件就会出现在容器内的模型存储路径中。第四步：启动Ollama容器在docker-compose.yml所在目录打开PowerShell，执行：```bashdocker-composeup-d```第五步：验证Ollama服务在浏览器中访问http://localhost:11434，应该能看到Ollama的响应（返回一个欢迎信息，或者使用curl测试）。第六步：在Dify中配置Ollama模型1.登录Dify控制台。2.进入“模型供应商”设置，添加Ollama。3.配置：-名称：自定义（如Local_Ollama）-模型标识：填写你下载的模型名称（如llama3）-基础URL：http://host.docker.internal:11434（因为Dify在Docker容器内，通过这个特殊域名访问宿主机服务）注意：如果Dify和Ollama都在同一个Docker网络中，我们也可以使用Docker的网络别名。但这里我们使用host.docker.internal来访问宿主机上的服务，这是DockerforWindows提供的特性。第七步：测试连接在Dify中创建应用，使用该模型进行对话测试。可能遇到的问题及解决方案：1.模型加载失败：检查模型文件是否放对了位置，以及挂载的路径是否正确。进入容器检查/root/.ollama/models目录下是否有模型文件。2.网络连接问题：在Dify容器内无法访问host.docker.internal。可以尝试在Dify的docker-compose.yml中为backend服务添加extra_hosts（参考之前回答中的方法），但这里我们使用的是Windows环境，DockerDesktop默认应该支持host.docker.internal。3.权限问题：确保模型文件有正确的读取权限。4.模型文件不完整：确保在联网机器上下载的模型文件完整复制到了离线机器上。另外，如果我们需要多个模型，可以在联网机器上分别下载，然后复制到离线机器的模型目录中。总结步骤：1.在联网机器下载模型：`ollamapullllama3`2.复制模型文件：将~/.ollama/models下的文件复制到离线Windows的D:\ollama\models（注意整个目录结构）3.编写docker-compose.yml（如上）4.启动Ollama容器5.在Dify中添加Ollama模型供应商，填写基础URL为http://host.docker.internal:114346.测试注意：Ollama的模型文件是分层的，包含多个文件，需要整个目录复制。如果引用[1]中提到的镜像crpi-mhnd10ix36e3lzjr.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/crazymaker/ollama是一个可用的Ollama镜像，我们可以使用它，但官方镜像ollama/ollama:latest通常更可靠。因此，我们选择官方镜像。补充：如果离线环境无法拉取镜像，那么我们需要在联网机器上先拉取ollama/ollama:latest镜像，然后保存为文件，再在离线环境中加载。拉取并保存镜像：在联网机器上：```bashdockerpullollama/ollama:latestdockersave-oollama.tarollama/ollama:latest```将ollama.tar复制到离线Windows机器上，然后加载：```bashdockerload-iollama.tar```这样，我们就可以在没有互联网的Windows11上部署Ollama了。最终，整个流程如下：###离线部署Ollama模型到Windows11Docker环境（已部署Dify）的步骤####一、在联网机器上准备资源1.**下载Ollama模型**```bashollamapullllama3```模型文件将保存在`~/.ollama/models`目录（Linux/Mac）或`C:\Users\<用户名>\.ollama\models`（Windows）。2.**保存OllamaDocker镜像**```bashdockerpullollama/ollama:latestdockersave-oollama.tarollama/ollama:latest```3.将模型文件目录（整个`models`目录）和镜像文件`ollama.tar`复制到离线Windows11机器上。####二、在离线Windows11机器上部署Ollama1.**加载Ollama镜像**在PowerShell中执行：```powershelldockerload-iollama.tar```2.**准备模型目录**将复制的`models`目录放到`D:\ollama\models`（或其他路径，下面以`D:\ollama\models`为例）。3.**创建docker-compose.yml文件**在任意目录（例如`D:\ollama`）创建`docker-compose.yml`，内容如下：```yamlversion:'3.5'services:ollama:container_name:ollamaimage:ollama/ollama:latestenvironment:-OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434-OLLAMA_ORIGINS=*ports:-"11434:11434"volumes:-D:\ollama\models:/root/.ollama/modelscommand:serve```4.**启动Ollama服务**在`docker-compose.yml`所在目录打开PowerShell，执行：```powershelldocker-composeup-d```5.**验证Ollama运行**```powershell#检查容器日志dockerlogsollama#或者发送请求测试curlhttp://localhost:11434/api/tags```应该返回已加载的模型列表（包含llama3）。####三、在Dify中配置Ollama模型供应商1.登录Dify控制台（假设已部署）。2.进入“模型供应商”>“Ollama”。3.填写配置：-名称：任意（如Local_Ollama）-模型标识：llama3（与下载的模型名称一致）-基础URL：`http://host.docker.internal:11434`4.保存并测试连接。####四、测试使用在Dify中创建应用，选择配置的Ollama模型，进行对话测试。###注意事项1.**路径问题**：Windows路径中的反斜杠和盘符要写对，Docker挂载卷时使用绝对路径。2.**网络访问**：Dify容器通过`host.docker.internal`访问宿主机上的Ollama服务，该特性在DockerDesktopforWindows中默认启用。3.**模型文件**：确保复制整个`models`目录，保持内部结构不变。通过以上步骤，即可在离线的Windows11系统上完成Dify与Ollama的整合部署。如果遇到问题，请检查容器日志和网络连接。引用说明：-步骤中关于docker-compose的编写参考了引用[1]中的配置，但根据Windows环境和离线部署需求进行了调整。-模型存储路径的挂载是核心，确保模型文件正确映射到容器内[^1]。</think>### 在离线 Windows 11 Docker 环境中部署 Ollama 模型的完整指南 #### 一、准备工作（需在联网环境完成） 1. **下载 Ollama 模型文件** 在联网机器上执行： ```powershell # 下载基础模型（示例） ollama pull llama3 # 获取模型存储路径 $modelPath = (ollama show | Select-String "Path:").ToString().Split(":")[1].Trim() ``` 将 `$modelPath` 目录下的所有文件复制到离线 Windows 11 机器（如 `D:\ollama\models`） 2. **获取 Ollama Docker 镜像** ```powershell # 保存官方镜像到本地 docker pull ollama/ollama:latest docker save -o ollama.tar ollama/ollama:latest ``` 将 `ollama.tar` 复制到离线环境 #### 二、离线部署 Ollama 服务 1. **加载 Docker 镜像** 在离线 Windows 11 的 PowerShell： ```powershell docker load -i ollama.tar ``` 2. **创建 docker-compose.yml** 在 `D:\dify\ollama` 目录创建文件： ```yaml version: '3.5' services: ollama: container_name: ollama image: ollama/ollama:latest environment: - OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 - OLLAMA_ORIGINS=* ports: - "11434:11434" # 暴露端口给Dify volumes: - D:\ollama\models:/root/.ollama/models # 挂载离线模型 command: serve ``` > **关键配置**： > - `volumes` 将本地模型目录映射到容器 > - `ports` 确保与 Dify 通信端口一致[^1] 3. **启动 Ollama 服务** ```powershell cd D:\dify\ollama docker-compose up -d ``` #### 三、配置 Dify 连接 Ollama 1. **修改 Dify 配置** 编辑 Dify 的 `docker-compose.yml`，在 `backend` 服务添加： ```yaml services: backend: extra_hosts: - "host.docker.internal:host-gateway" # 解决容器间通信 ``` 2. **重启 Dify 服务** ```powershell cd D:\dify docker-compose down docker-compose up -d ``` 3. **在 Dify 控制台添加模型** - 登录 Dify → 模型供应商 → Ollama - 配置参数： ``` 名称: Local_Ollama 模型标识: llama3 # 与下载模型名一致 基础URL: http://host.docker.internal:11434 ``` #### 四、验证部署 1. **测试 Ollama 服务** ```powershell # 检查容器日志 docker logs ollama # 发送测试请求 curl http://localhost:11434/api/tags ``` 应返回包含 `"llama3"` 的模型列表 2. **在 Dify 中测试模型** - 创建新应用 → 选择对话型应用 - 模型选择 "Local_Ollama" - 输入测试问题如 "解释量子力学" #### 常见问题解决 1. **模型加载失败** - 确认 `D:\ollama\models` 目录包含完整模型文件 - 检查目录权限：右键属性 → 安全 → 添加 `Everyone` 完全控制权 2. **容器网络不通** 在 PowerShell 执行： ```powershell # 检查Dify容器到Ollama的连接 docker exec dify-backend curl -v http://host.docker.internal:11434 ``` 3. **GPU 加速问题（可选）** 若需 GPU 支持，修改 `docker-compose.yml`： ```yaml deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] ``` > 需先安装 [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html) 4. **中文优化建议** 根据引用[3]，可添加中文优化模型： ```powershell # 在联网环境下载 ollama pull bge-m3 # 中文优化embedding模型 ``` > 部署完成后，Dify 应用将完全离线运行，所有数据处理均在本地进行[^1][^3]。 --- ###

### 在 Windows 环境下离线部署 DeepSeek #### 准备工作 为了在 Windows 上实现 DeepSeek 的离线部署，需先准备好必要的环境和资源文件。确保计算机已安装适用于 Windows 的 Ollama 平台，并获取到 DeepSeek - R1 模型的离线包。 #### 部署过程 一旦准备工作就绪，在 Windows 命令提示符(CMD)窗口执行如下指令来启动 DeepSeek - R1 模型： ```powershell ollama run deepseek-r1:32b ``` 这条命令会尝试加载已经存在于本地系统的指定版本(此处为 `deepseek-r1:32b`)的语言模型实例[^2]。对于初次使用者来说，如果之前未曾在线下载过该模型，则需要预先通过其他途径获得对应的离线安装包，并按照官方文档指示将其放置于正确的位置以便Ollama能够识别并使用这些预存的数据来进行后续操作。 #### 使用方法 完成上述步骤之后，除了可以直接利用命令行界面与模型互动外，还可以借助像 Google Chrome 浏览器中的 Page Assist 插件这样的辅助工具更便捷地调用 DeepSeek 功能，从而实现在无互联网连接的情况下依然可以高效安全地处理文本相关任务[^1]。