配置ollama路径
时间: 2025-03-04 16:50:03 浏览: 95
### 如何配置 Ollama 路径
#### 修改 Windows 上的 Ollama 数据路径
对于希望调整 Ollama 安装位置以减少 C 盘负担的情况,在 Windows 中可通过设定环境变量的方式改变其默认存储目录。由于当前版本并不支持直接选择安装目的地,因此需手动编辑系统环境变量来达到目的[^1]。
为了确保变更生效,建议按照以下方法操作:
- 打开“控制面板”,找到并点击“系统和安全”下的“系统”
- 选择左侧菜单中的“高级系统设置”
- 在弹出窗口底部点击“环境变量...”
在此界面内新增或更新现有 `OLLAMA_MODELS` 变量指向期望的新文件夹位置;例如 D:\AI_Models\Ollama。这一步骤允许用户自定义模型存放地点而不局限于初始分配给应用程序的空间限制[^4]。
#### Linux (Ubuntu) 下重新定位 Ollama 的工作区
针对基于 Unix 的操作系统如 Ubuntu ,除了利用环境变量外还可以通过对服务单元文件 `/etc/systemd/system/ollama.service` 进行适当修改完成相同效果。具体做法涉及以下几个方面的工作[^2][^5]:
- 创建一个新的目标文件夹用于容纳未来的模型数据集,并赋予必要的读写权限;
```bash
mkdir -p ~/下载/ollama/models
sudo chown -R $USER:$USER ~/下载/ollama/models
chmod -R u=rwx,g=rx,o= ~/下载/ollama/models
```
- 编辑服务描述符以反映新的环境参数
```bash
sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service
```
向 `[Service]` 段落追加两行内容:
```ini
Environment="OLLAMA_MODELS=/home/user/下载/ollama/models"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
```
请注意将上述命令里的路径替换为你实际想要使用的绝对路径。最后记得执行 `systemctl daemon-reload && systemctl restart ollama` 来使改动即时生效。
#### 使用特定机器学习框架时额外注意事项
当涉及到更复杂的部署场景比如 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习平台时,则可能还需要考虑各自特有的配置选项以便更好地管理资源分布。不过就单纯更改 Ollama 自身行为而言,前述两种方式已经足够满足需求[^3]。
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