.在ollama上安装nomic-embed-text
时间: 2025-05-26 18:28:12 浏览: 39
### 如何在 Ollama 平台上安装和配置 nomic-embed-text
要在 Ollama 平台上成功安装并配置 `nomic-embed-text`,可以按照以下说明操作:
#### 安装 Ollama
首先需要确保已经正确安装了 Ollama。可以通过官方文档中的命令来完成安装[^2]:
```bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
此脚本会自动下载并设置好 Ollama 的环境。
#### 下载 nomic-embed-text 模型
Ollama 支持多种大模型的加载方式,对于 `nomic-embed-text` 这一特定嵌入模型,可以直接通过 Ollama 提供的拉取功能获取该模型文件[^3]:
```bash
ollama pull nomic-embed-text
```
这条指令会在后台从远程仓库中提取指定的 `nomic-embed-text` 嵌入向量模型,并将其存储到本地环境中以便后续调用。
#### 配置 Embedding 参数
当模型被成功下载之后,在实际应用过程中还需要进一步调整其参数设定以满足具体需求。例如,在某些情况下可能涉及 API 地址以及最大长度等细节定义。根据先前提到的内容可知,应该将服务端口设为默认值即 localhost 和 11434 端口号;同时针对输入序列的最大 token 数目建议填写数值 512 来保障性能表现稳定[^1]:
| **字段名称** | **推荐值** |
|--------------------|---------------------|
| Host | http://127.0.0.1 |
| Port | 11434 |
| Model Name | nomic-embed-text |
| Sequence Length | 512 |
这些信息通常会被集成至前端界面或者后端逻辑里作为初始化的一部分呈现出来给开发者参考使用。
#### 测试连接与验证工作流
最后一步就是确认整个流程是否正常运作无误。这可通过发送测试请求的方式实现,比如利用 Python 脚本来模拟客户端行为并向服务器发起 POST 请求传递待处理数据片段进行编码转换成对应维度特征表示形式返回结果如下所示[^4]:
```python
import requests
from json import dumps
url = 'http://127.0.0.1:11434/v1/embeddings'
payload = {
"input": ["example sentence one", "another example"],
"model": "nomic-embed-text"
}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, data=dumps(payload), headers=headers)
print(response.json())
```
以上代码展示了如何借助 RESTful 接口访问已部署好的 embedding service 实现批量文本转码任务自动化执行过程。
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