ollama 千问模型下载
时间: 2025-01-29 16:09:03 浏览: 95
### 下载 Ollama 千问 AI 模型
为了下载并使用Ollama千问AI模型,通常需要遵循特定平台或服务提供商给出的指南。对于希望获取像千问这样的大型语言模型而言,一般流程涉及访问官方渠道或支持该模型的服务接口。
由于具体操作可能依赖于服务商提供的最新指导文档,在尝试下载之前建议确认是否有合法途径获得授权使用的模型文件。如果目标是从LeptonAI平台上利用Ollama项目来部署千问模型,则可以考虑按照类似环境设置的方法准备必要的开发工具链[^2]。
例如,当涉及到模型转换以适应不同硬件加速需求时,可能会用到如下命令来进行模型量化处理:
```bash
python3 chatglm_cpp/convert.py -i <model_path> -t q4_0 -o output_model.bin
```
这里假设`<model_path>`指向的是想要量化的原始千问模型路径,而最终产出的就是适用于指定架构优化后的二进制文件。不过需要注意上述例子是以ChatGLM为例说明,并非直接针对千问模型的具体指令。
对于意图部署或研究千问模型的研究者和开发者来说,最可靠的方式是查阅来自阿里云或其他正式发布渠道关于此模型的官方资源链接以及API接入方式。
相关问题
ollama 671b模型下载
### 下载 Ollama 671B 模型文件
对于希望下载并使用 Ollama 的大型模型如 671B 版本,可以通过以下方法实现高效获取和配置:
#### 准备 GGUF 文件
为了减少从官方源拉取的时间开销,建议预先下载对应的 GGUF 文件。针对特定版本的 Qwen 模型(例如Qwen1.5-32B),可以从指定路径下载相应的 GGUF 文件[^1]。
```bash
wget https://example.com/models/Qwen1.5-32B-Chat-GGUF/qwen1_5-32b-chat-q4_k_m.gguf -P ./models/
```
请注意,上述命令中的 URL 需要替换为实际可用的下载链接。
#### 创建自定义 Modelfile 文件
通过 `ollama show` 命令查看现有模版结构,并基于此构建新的 Modelfile 文件来指向本地已下载的 GGUF 文件位置[^2]。
```yaml
version: "0"
model:
name: custom_qwen_671b
from: file:///path/to/local/gguf/file.qwen1_5-32b-chat-q4_k_m.gguf
...
```
确保将 `/path/to/local/gguf/` 替换为真实的本地存储路径。
#### 存储位置确认
默认情况下,Ollama 平台会将所使用的模型文件保存于系统的预设目录内。了解这一信息可以帮助更好地管理资源以及后续可能涉及到的操作维护工作[^3]。
#### 清理不再需要的模型
如果之后决定移除某个已经安装好的大尺寸模型,则可通过简单的 CLI 指令完成清理动作,从而释放宝贵的磁盘空间[^4]。
```bash
C:\Users\YourUsername> ollama rm qwen671b:latest
```
ollama更换默认模型下载路径
### 修改 Ollama 的默认模型下载路径
#### Windows 系统
在Windows环境下,默认情况下,Ollama的模型会下载至`C:\Users\<用户名>\.ollama\models`目录下[^1]。为了设定一个新的下载路径:
```shell
ollama config set models C:\Path\To\New\Models\Folder
```
执行上述命令之后,当运行如 `ollama run deepseek-r1:32b` 这样的指令来下载模型时,该模型将会被放置于指定的新位置中[^2]。
#### Ubuntu 系统
对于Ubuntu操作系统而言,默认的Ollama模型存储目录位于 `/usr/share/ollama/.ollama/models` 。如果希望改变这一路径,则可以通过编辑服务配置文件的方式来实现[^3]。
具体来说就是通过修改`/etc/systemd/system/ollama.service` 文件,在 `[Service]` 节点下方新增如下环境变量定义语句:
```bash
Environment="OLLAMA_MODELS=/path/to/new/models/folder"
```
完成此步后记得保存更改并重启相应服务以使改动生效。需要注意的是,若遇到启动失败的情况,可以尝试把配置文件中的 User 和 Group 字段都更改为 root 用户而非 ollama 用户[^4]。
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