ollama

一条命令本地跑起大模型,免费、私密、不卡顿

最流行的本地大模型运行工具,用 Go 编写,一条命令即可在本地跑起 Kimi、DeepSeek、Qwen、Gemma、GLM 等主流开源模型,无需复杂配置,兼顾隐私与离线使用。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 181484
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队ollama
所属国家
官网地址https://ollama.com
定价模式free
价格说明完全免费,支持本地部署和在线使用,无付费版本。
访问状态
是否开源
开源协议MIT
主要语言Go
技术栈/模型deepseek,gemma,gemma3,glm,go,golang,gpt-oss,llama,llama3,llm,llms,minimax,mistral,ollama,qwen
GitHub 星标★ 181484
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-06-26 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数25

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • 支持 macOS、Windows 或 Linux 操作系统
  • 可访问 https://ollama.com 以获取安装脚本与模型
  • Windows 环境需使用 PowerShell 执行安装命令
  • 可选:具备 Docker 环境(官方镜像 ollama/ollama)

安装与启动步骤

  1. 1安装 Ollama

    macOS 与 Linux 通用的一键安装脚本,会自动下载并安装 Ollama,执行时需联网。

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  2. 2Windows 安装

    在 PowerShell 中执行,脚本自动下载并安装 Windows 版 Ollama;也可到官网手动下载 exe。

    irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
  3. 3启动并选模型

    直接运行 ollama,会提示你运行某个模型,或把 Ollama 连接到已有的智能体与应用。

    ollama
  4. 4接入编码工具

    启动指定集成,README 支持 Claude Code、Codex、Copilot CLI、DeepSeek Harness 等。

    ollama launch claude
  5. 5Docker 部署

    官方镜像 ollama/ollama 已发布在 Docker Hub,具体拉取与运行方式以 Docker Hub 页面为准。

如何确认成功

在终端执行 ollama,若出现运行模型或连接已有应用的提示,即表示安装成功。

常见问题

Q:macOS 或 Linux 安装命令没有反应怎么办?

A:安装脚本需要联网访问 ollama.com,请检查网络;macOS 用户也可到官网手动下载 Ollama.dmg 安装包。

Q:Windows 上应该在哪里执行安装命令?

A:必须在 PowerShell 中执行 irm 命令;也可以直接从官网下载 OllamaSetup.exe 手动安装。

Q:怎么让 Ollama 接入编码助手?

A:执行 ollama launch claude 可启动对应集成,README 列出的集成还包括 Codex、Copilot CLI、DeepSeek Harness。

Q:不想本地安装,能用 Docker 吗?

A:可以,官方镜像 ollama/ollama 已托管在 Docker Hub,按页面说明拉取并运行即可。

Q:如何在自己的程序里调用 Ollama?

A:README 提供官方库 ollama-python 与 ollama-js,分别对应 Python 和 JavaScript 项目。

注意事项

  • Windows 安装命令需在 PowerShell 中执行,不能用于 CMD。
  • 安装脚本与模型均从 ollama.com 下载,请保证网络连通。
  • macOS 可下载 Ollama.dmg,Windows 可下载 OllamaSetup.exe 手动安装。
  • 官方 Docker 镜像名为 ollama/ollama。

核心亮点

  • 一条命令即可下载并运行主流开源模型,极大降低本地部署门槛
  • 基于Go实现,跨平台支持且内存占用优化良好,适合个人电脑
  • 原生支持GPU加速和API兼容,可无缝衔接OpenAI客户端生态

不足之处

  • 对超大模型的量化与推理效率相比llama.cpp仍有一定差距
  • 模型管理依赖官方模型库,自定义或私有模型接入流程较繁琐

适用场景

  • 个人开发者本地快速试验最新开源模型
  • 隐私敏感场景下的内网离线推理
  • 教学演示或原型验证中的轻量级模型服务

替代项目

llama.cpp、LM Studio、text-generation-webui

项目介绍

ollama 是基础设施领域的开源项目,由 ollama 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(181,484)位列前 1%,在基础设施分类的 1,130 个项目里位列前 1%。

近 44 天,它的 GitHub 星标从 178,133 增加到 181,484,净增 3,351。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。完全免费,支持本地部署和在线使用,无付费版本。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:个人开发者本地快速试验最新开源模型。同类可对比的替代方案包括 llama.cpp、LM Studio、text-generation-webui。

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