ollama模型离线下载
时间: 2025-05-17 17:14:33 浏览: 51
### 下载 Ollama 模型的离线版本
为了实现 Ollama 模型的离线安装,可以按照以下方法操作:
#### 准备工作
在联网环境中完成模型下载并将其传输至目标离线 Linux 系统。具体流程如下:
1. **选择合适的模型**
访问 Ollama 官方网站或支持的第三方资源页面,在线查找所需的模型及其对应的 `gguf` 文件版本[^2]。例如,对于 DeepSeek-R1 模型,可以选择大小适中的变体(如 1.5B 参数量),并确认其量化级别(如 Q4_K_M)。
2. **下载模型文件**
使用联网设备访问上述链接,找到指定模型的下载地址,并通过命令行工具(如 `wget` 或 `curl`)获取模型文件。以下是示例代码片段用于说明这一过程:
```bash
wget https://example.com/path/to/deepseek-r1-1.5b-Q4_K_M.gguf -O model.gguf
```
3. **验证模型完整性**
在上传前建议校验所下载文件是否完整无误。可以通过计算哈希值并与官方提供的参考值对比来确保数据一致性。例如使用 SHA256 校验算法执行此任务:
```bash
sha256sum model.gguf
```
4. **迁移至离线环境**
将已验证完毕的 `.gguf` 文件拷贝到 U 盘或其他存储介质上,随后连接该介质至目标离线 Linux 主机并将文件转移过去。注意保持目录结构清晰以便后续调用方便[^1]。
5. **配置运行环境**
在离线主机上设置好必要的依赖项之后,利用之前准备好的本地路径加载模型实例化服务端程序即可正常使用这些预训练成果进行推理等工作负载处理活动。
```python
import subprocess
def start_ollama_model(model_path):
try:
result = subprocess.run(['ollama', 'run', '--path', model_path], check=True)
return f"Model started successfully with output: {result.stdout}"
except subprocess.CalledProcessError as e:
return f"Failed to start model due to error: {e.stderr}"
print(start_ollama_model("/absolute/or/relative/path/to/model.gguf"))
```
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