Ollama 安装教程（Windows / Mac / Linux）：从下载到跑通第一个模型

核对说明：本文的系统要求、安装命令和目录路径，于 2026 年 10 月 30 日对照 Ollama 官方文档与 ollama.com 下载页核对（GitHub 最新发布版本为 v0.40.13，2026-10-28 发布）。我们没有在实机上逐系统重装验证，也没有做速度测试。Ollama 更新频繁，界面和默认设置可能与本文略有出入，以官方文档为准。

Ollama 是目前最常见的本地大模型运行工具之一：安装后用一条命令就能下载并运行模型，同时在本机提供一个接口，方便其他软件调用。这篇 Ollama 安装教程按 Windows、macOS、Linux 分别讲安装，然后统一讲怎么验证、怎么改模型存放位置、怎么调上下文，以及出问题时先看哪里。

还没决定买什么配置、选多大模型？先看《本地部署大模型入门》。

Ollama 安装教程第一步：先确认系统要求

模型文件另外占用空间，从几 GB 到几十 GB 不等（例如 qwen3:8b 约 5.2GB，gpt-oss:20b 约 14GB，llama3.3:70b 约 43GB，Ollama 模型库 2026-10-30 读取），请提前给硬盘留位置。显卡是否在支持范围，可对照官方硬件文档：计算能力 5.0 以上的 NVIDIA 显卡才在范围内。

Windows 上安装 Ollama

方法一：图形安装包（推荐）

1. 打开 ollama.com/download，选择 Windows，下载 OllamaSetup.exe。
2. 双击安装。官方说明安装不需要管理员权限，默认装到用户目录；换位置可在命令行用 OllamaSetup.exe /DIR="d:\some\location"。
3. 安装完成后 Ollama 在后台运行，任务栏托盘里能看到图标；ollama 命令可在 cmd、PowerShell 等终端里直接用。
4. 本机接口地址是 http://localhost:11434。

方法二：PowerShell 一条命令

下载页还给出 PowerShell 安装命令：

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

用之前请养成习惯：先打开链接看一眼脚本内容再执行。从网络直接执行脚本，风险自负。

Windows 注意事项

• 终端进度条显示成方块，是旧终端字体问题，换个字体即可。
• 日志目录在 %LOCALAPPDATA%\Ollama，里面有 app.log 和 server.log，排错优先看后者。

macOS 上安装 Ollama

1. 在下载页选 macOS，下载 Ollama.dmg。
2. 打开 dmg，把 Ollama 拖进“应用程序”文件夹（官方推荐方式）。
3. 首次启动时，如果系统路径里没有 ollama 命令，App 会请求权限，在 /usr/local/bin 创建链接，同意即可。
4. 打开终端就能使用 ollama 命令。

模型和配置默认放在 ~/.ollama，日志在 ~/.ollama/logs。Mac 选购和内存规划见《Mac 跑大模型怎么选》。

Linux 上安装 Ollama

一键脚本

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

这是官方文档给出的标准方式。同样建议先用浏览器看一遍脚本再执行。

手动安装

适合需要自己控制路径的人：

curl -fsSL https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tar.zst | sudo tar x -C /usr
ollama serve

在另一个终端运行 ollama -v 能看到版本号，说明服务已起来。AMD 显卡需另外下载 ollama-linux-amd64-rocm.tar.zst 解压到同一位置；ARM64 使用 ollama-linux-arm64.tar.zst。

做成开机服务

官方文档把“添加为开机服务”列为手动安装的推荐做法：先新建 ollama 用户和用户组，再编写 /etc/systemd/system/ollama.service（内容见官方 Linux 文档），然后：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama
sudo systemctl status ollama

NVIDIA / AMD 驱动

NVIDIA 用户先运行 nvidia-smi，能正常打印显卡信息说明驱动正常。AMD 用户需安装 ROCm v7。

验证安装：跑通第一个模型

三个系统通用。先看版本：

ollama -v

然后运行官方快速入门里的示例模型：

ollama run gemma4:e2b

官方注明这个示例模型下载约 7.2GB，建议有 8GB 可用显存或统一内存；显存不足时 Ollama 会用系统内存，但回答会变慢。配置较低时可以换更小的模型。第一次运行 Ollama 可能引导你完成设置并提示登录以使用云端模型；只用本地模型的话选本地模型即可。进入对话后输入 /bye 退出。

想确认模型是否跑在显卡上，另开终端运行：

ollama ps

PROCESSOR 列显示 100% GPU 表示完全在显卡，100% CPU 表示完全在内存，两者混合说明部分放进了内存，速度会受影响。

用接口测试

官方示例：

curl http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gemma4:e2b", "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}], "stream": false}'

能返回内容，说明本地服务正常。想接上网页界面，见《Open WebUI 连接 Ollama》。

第一个模型选哪个

Ollama 常用命令速查

默认情况下，模型会在内存中保留 5 分钟再卸载。想立即释放，用 ollama stop。

修改 Ollama 模型存放位置

默认路径来自官方 FAQ：

C 盘空间紧张时，设置环境变量 OLLAMA_MODELS 指向其他目录：

• Windows：先退出托盘里的 Ollama，在“编辑账户的环境变量”中新建 OLLAMA_MODELS，保存后重新从开始菜单启动。已有模型不会自动搬家，需要自己复制。
• macOS：用 launchctl setenv OLLAMA_MODELS "目录" 设置，再重启 Ollama 应用。
• Linux：执行 sudo systemctl edit ollama.service，在 [Service] 下添加 Environment="OLLAMA_MODELS=目录"，然后 systemctl daemon-reload 并重启服务。官方特别提醒，使用标准安装方式时 ollama 用户必须对该目录有读写权限，可用 sudo chown -R ollama:ollama 目录 授权。

其他常用设置

下载慢或需要代理

官方 FAQ 说明，Ollama 从互联网拉取模型，必要时通过 HTTPS_PROXY 走代理，并把代理证书装为系统证书。官方明确提醒不要设置 HTTP_PROXY，因为拉取模型只用 HTTPS，设置它可能打断客户端与本地服务的连接。

让局域网访问

Ollama 默认只监听 127.0.0.1:11434。需要局域网访问时设置 OLLAMA_HOST，例如 0.0.0.0:11434。这会把接口暴露给同网络里的所有设备，请先配置好防火墙，不要直接放到公网。

调整上下文长度

这一点与旧教程不同：按官方文档，默认上下文长度现在随显存而定——显存小于 24GiB 为 4k，24–48GiB 为 32k，48GiB 及以上为 256k。网页搜索、智能体和编程工具类任务建议设置到至少 64000 tokens。用环境变量 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH，或对话中 /set parameter num_ctx 8192，也可以在 Ollama 应用设置里拖滑块。上下文越长占用显存越多。

Ollama 环境变量速查表

安装完成后，大部分行为调整都靠环境变量。下表整理自官方 FAQ 与硬件文档（2026-10-30 读取），设置方法因系统而异（见上文“修改模型存放位置”中的 Windows、macOS、Linux 三种方式）：

修改前先记下旧值；一次只改一个，改完用 ollama ps 和一次对话验证效果，出问题更容易定位。

装好之后的第一周：一份务实的清单

很多人装完就停在“能聊天”。下面是一份我们建议的最小清单，帮你把环境从“能用”推进到“放心用”：

1. 固定一个主力模型：先选一个与显存匹配的模型用一周，再比较其他的，不要同时下载十几个，磁盘很快会被占满。
2. 记录你的上下文需求：日常聊天保持默认即可；做长文档、智能体或写代码时，再按需提高并观察 ollama ps 里模型大小的变化。
3. 养成看 ollama ps 的习惯：它是判断“是否真的在显卡上”的最直接方式。
4. 决定要不要开放局域网访问：不需要就保持默认的本机监听，更安全。
5. 给模型目录留余量：把 OLLAMA_MODELS 指向容量大的盘，并定期用 ollama ls 和 ollama rm 清理不用的模型。
6. 再接图形界面：确认命令行没问题之后，再装 Open WebUI 或 LM Studio，出现问题时更容易判断是哪一层的原因。

升级与卸载

• 升级：Windows 和 macOS 会自动下载更新，点击托盘或菜单栏图标里的“Restart to update”；Linux 重新运行安装脚本。
• 卸载：Windows 在“应用和功能”里卸载（如改过 OLLAMA_MODELS，模型不会被一并删除）；Linux 和 macOS 的步骤见官方文档。

Ollama 安装后的故障排查

GPU 没用上，速度很慢

按顺序检查：

1. 运行 ollama ps，看 PROCESSOR 列。
2. NVIDIA 用户运行 nvidia-smi，确认驱动版本符合要求。
3. 查看日志：Windows 看 %LOCALAPPDATA%\Ollama\server.log，macOS 看 ~/.ollama/logs/server.log，Linux 运行 journalctl -e -u ollama。
4. Linux 笔记本休眠唤醒后掉到 CPU，官方文档给出针对驱动问题的处理：sudo rmmod nvidia_uvm && sudo modprobe nvidia_uvm。

更系统的排错见《Ollama 常见报错与 GPU 没用上怎么办》。

显存放不下模型

换小一档的模型，或降低上下文长度。选模型的方法见《显卡与显存怎么选》。

常见问题（FAQ）

Ollama 安装需要联网吗？

安装和下载模型需要联网。下载完成后本地运行不依赖网络；使用云端模型或联网搜索则需要网络。需要完全本地使用时，可按官方文档关闭云功能（设置 OLLAMA_NO_CLOUD=1）。

Ollama 和 LM Studio 选哪个？

Ollama 偏命令行和接口，便于被其他程序调用；LM Studio 提供图形界面，适合不想敲命令的用户。两者都可以用，见《LM Studio 使用教程》。

我的显卡 Ollama 支持吗？

NVIDIA 需计算能力 5.0 及以上；AMD 和 Intel 等显卡的支持情况请看官方硬件支持页面，购买前建议逐项核对。

Ollama 会把我的对话发到网上吗？

官方 FAQ 说明：本地运行时 Ollama 看不到你的提示词和数据；使用云端托管模型时，提示词和回答会由其服务器处理。

装好后下一步做什么？

可以尝试 DeepSeek，见《DeepSeek 本地部署》，或搭一个网页界面。

Ollama 默认上下文是多少？

不再是固定的 4096。随显存而定：小于 24GiB 为 4k，24–48GiB 为 32k，48GiB 及以上为 256k，详见上文“调整上下文长度”。

下一步与社区

装好后遇到卡在显卡识别、驱动或下载上的问题，可以带着 ollama ps 和日志去社区求助（加入社区）。如果你不想自己折腾环境，我们也提供按预算的整机方案咨询（在深圳选型、装配、实测），先沟通需求，不强制购买。

参考来源

• Ollama 下载页
• Ollama 快速入门
• Ollama FAQ
• Ollama 硬件支持