详细图解：Windows 安装 Ollama 的每一步操作

引言

Ollama 是一个强大的本地大语言模型运行工具，可以让开发者在自己的电脑上轻松运行各种开源 AI 模型。本文将手把手教你如何在 Windows 系统上安装 Ollama，并提供详细的图文说明，即使是新手也能轻松完成安装。

准备工作

在开始安装之前，请确保你的系统满足以下要求：

• Windows 10/11（64位）
• 至少 8GB RAM（16GB以上更佳）
• 50GB 以上的可用磁盘空间
• PowerShell 5.1或更高版本
• NVIDIA GPU（可选，用于加速）

第一步：下载 Ollama

1. 访问官方网站
   打开浏览器，访问 Ollama官网

2. 下载 Windows 版本
   点击页面上的 “Download for Windows” 按钮

3. 保存安装文件
   下载完成后，你会在”下载”文件夹中看到一个名为 OllamaSetup.exe 的文件

图示：Ollama官网下载页面

第二步：安装 Ollama

1. 运行安装程序
   双击下载的 OllamaSetup.exe，如果出现安全警告，点击”更多信息”，然后选择”仍要运行”

2. 用户账户控制
   当弹出用户账户控制(UAC)对话框时，点击”是”允许安装程序进行更改

3. 安装向导
   按照屏幕上的提示进行操作：

   • 选择安装语言（默认英语）
   • 接受许可协议
   • 选择安装位置（建议保持默认）

4. 完成安装
   点击”Install”开始安装过程，完成后点击”Finish”

图示：Ollama安装向导界面

第三步：验证安装

1. 打开命令提示符或 PowerShell
   按下 Win + R，输入 cmd 或 powershell，然后按回车

2. 检查版本
   输入以下命令检查是否安装成功：

   代码片段 复制代码

   ollama --version
   

   如果看到类似 ollama version is v0.1.x的输出，说明安装成功

3. 测试运行模型
   尝试运行一个小模型测试功能是否正常：

   代码片段 复制代码

   ollama run llama2
   

   首次运行会自动下载模型文件（约4GB），需要一些时间

图示：验证Ollama是否成功运行

第四步：配置环境（可选）

GPU加速配置（NVIDIA用户）

如果你有NVIDIA显卡并希望使用GPU加速：

1. 确保已安装CUDA工具包

   代码片段 复制代码

   nvidia-smi
   

   确认输出中包含CUDA版本信息

2. 设置环境变量

   代码片段 复制代码

   setx OLLAMA_ACCELERATION "cuda"
   

3. 重启Ollama服务

   代码片段 复制代码

   ollama serve
   

HTTP代理设置（如果需要）

如果你的网络需要通过代理访问外网：

setx HTTP_PROXY "http://your-proxy-address:port"
setx HTTPS_PROXY "http://your-proxy-address:port"

常见问题解决

Q1: ollama命令无法识别？

解决方案：
1. 检查是否已将Ollama添加到系统PATH中
2. 重启终端或电脑试试看
3. 重新运行安装程序修复安装

Q2: 模型下载速度慢？

解决方案：
1. 尝试更换网络环境
2. 使用代理服务器（如上文所述）
3. Overnight让电脑自动下载大型模型

Q3: GPU加速不工作？

解决方案：
1. 确认显卡驱动是最新版本
2. CUDA工具包是否正确安装
3. VRAM是否足够（至少8GB推荐）

Ollama基本使用示例

启动对话式AI聊天

ollama run llama2 "你好，请介绍一下你自己"

Pull其他可用模型

ollama pull mistral7b-instruct-v0.1-q4_0

List已下载的模型

ollama list

Windows服务模式运行（后台常驻）

如果你希望Ollama作为后台服务运行：

# PowerShell管理员模式下执行以下命令:
New-Service -Name "OllamaService" -BinaryPathName "C:\Program Files\Ollama\ollama.exe serve"
Start-Service -Name "OllamaService"

这样即使关闭终端窗口也能继续提供服务。

CPU和内存优化建议

如果你的电脑配置有限：

# CPU线程数限制(例如设置为4)
setx OLLAMA_NUM_THREADS "4"

# RAM使用限制(例如设置为8GB)
setx OLLAMA_MAX_MEMORY "8192"

这些设置可以减少资源占用但会降低性能。

API接口调用示例

Ollma提供了REST API接口：

import requests

response = requests.post(
    'http://localhost:11434/api/generate',
    json={
        'model': 'llma2',
        'prompt': '为什么天空是蓝色的？'
    }
)

print(response.json()['response'])

Docker方式运行(高级)

如果你更喜欢使用Docker:

docker run -d -p11434:11434 --name ollma ollma/ollma:latest serve 

需要先安装Docker Desktop for Windows

WebUI界面(可选)

推荐几个WebUI项目可以搭配使用:
– Open WebUI
– Chatbot UI

通过简单的配置就能获得类似ChatGPT的网页界面体验。

Uninstall卸载方法

如果需要卸载:

1. 控制面板卸载
   通过Windows设置 >应用>应用和功能找到Ollma并卸载

2.清理残留文件
删除以下目录:

C:\Users\<你的用户名>\.ollma 
C:\Program Files\Ollma 

3.删除环境变量
在系统属性>高级>环境变量中移除相关设置

总结

通过本文详细步骤,你应该已经成功在Windows上安装了Olla ma并进行了基本测试。关键点回顾:

✅完成了从官网到本地运行的完整流程

✅学会了验证和基本使用方法

✅掌握了常见问题的解决方案

✅了解了高级配置选项

现在你可以开始探索各种开源大语言模型了!推荐从Llma27B或Mistral等轻量级模型开始尝试。