ollama下载模型

### 下载 Ollama 模型

对于希望下载并安装 Ollama 模型的用户来说，了解不同操作系统下默认的模型存储路径是非常重要的。具体而言：

- **macOS**: `~/.ollama/models`[^1]
- **Linux**: `/usr/share/ollama/.ollama/models`[^1]
- **Windows**: `C:\Users\%username%\.ollama\models`

如果打算改变这些预设的位置，则可以通过设定环境变量 `OLLAMA_MODELS` 来实现这一目标。例如，在 Linux 或 macOS 上可以编辑服务配置文件来添加此环境变量。

为了加速在国内环境下获取 Ollama 的模型，可利用特定渠道或工具进行更高效的下载操作[^2]。一种方法是编写简单的脚本来自动化下载过程，比如使用 `curl` 命令直接从指定链接抓取所需的 `.gguf` 文件[^4]。

下面是一个基于命令行的操作实例，用于展示如何通过 `curl` 获取名为 `qwen1_5-7b-chat-q2_k.gguf` 的模型文件：

curl -o qwen.guff "https://www.modelscope.cn/api/v1/models/qwen/Qwen1.5-7B-Chat-GGUF/repo?Revision=master&FilePath=qwen1_5-7b-chat-q2_k.gguf"

完成上述步骤之后，便可以在本地环境中启动已下载好的模型来进行测试或者应用开发工作了[^3]。

相关问题

ollama下载模型卡住

Ollama是一个开源的语言模型，用于生成文本，但它并不提供直接下载模型的服务。如果你遇到下载过程中卡住的问题，可能是由于网络连接不稳定、服务器繁忙或者是下载文件较大导致的。解决办法可以尝试：

1. 检查网络连接：确保你的互联网连接稳定，如果可用带宽不足，尝试切换到更稳定的网络环境。
2. 尝试分段下载：如果文件很大，你可以使用断点续传功能，将其分成几个部分分别下载。
3. 等待一段时间：有时候服务器可能会有负载，稍等片刻再试。
4. 查看官方文档：ollama的开发者或社区可能会提供下载指南或替代资源。

如果你是在使用某个特定平台或工具下载模型时遇到问题，记得查看相关的帮助文档或者社区论坛寻求解决方案。

ollama下载模型并跑在GPU

### 如何下载 Ollama 模型并实现在 GPU 上运行

为了成功下载 Ollama 模型并在 GPU 上运行，需遵循特定步骤来配置环境和支持硬件加速。

#### 安装 NVIDIA 工具包
确保已安装必要的NVIDIA容器工具包以支持GPU操作。通过以下命令可以完成这一过程：

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

此命令会安装所需的驱动程序和服务以便Docker能够识别和利用GPU资源[^2]。

#### 启动带有 GPU 支持的 Docker 容器
创建一个新的Docker容器实例，并赋予其访问所有可用GPU的权利。这一步骤对于启用模型训练或推理期间的图形处理单元至关重要。使用如下指令启动容器：

docker run --gpus all -d -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

这条命令不仅指定了要使用的镜像名称`ollama/ollama`，还设置了端口映射以及挂载了一个卷用于存储持久化数据。

#### 使用 `ollama run` 命令下载并运行指定模型
一旦上述准备工作就绪，则可以通过向正在运行中的Docker容器发送命令的方式请求下载所需的大规模预训练语言模型（LLM）。例如，如果想要获取名为`qwen:7b`的版本，可执行下面这段代码片段：

docker exec -it ollama ollama run qwen:7b

该命令会在后台自动拉取对应标签下的最新图像文件至本地缓存目录内，并立即启动服务监听于先前定义好的网络接口之上。