前言

1. 因为是内网环境，所以文章中的安装过程，不贴实际安装过程的图片。

2. 因为是内网环境，所以所有的安装包都是先外网下载好，拷贝到内网执行的。下面所有安装包都是如此，不再赘述

3. 该服务器除系统盘60G之外，还有一个扩展盘100G，我们可以理解为windows电脑的D盘，我的所有安装包都会装在该盘，如果你只有一个盘，可以新建一个文件夹安装，不建议安装在系统盘的其他文件夹中

安装ollama

刚开始的时候没有太注意安装的方式，直接把ollama安装到了系统盘，这样会导致系统盘会大量被占用，所以下面的安装之前会先卸载原来安装的ollama，然后再安装。

卸载ollama

（1）停止并禁用服务

sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama

（2）删除服务文件和Ollama二进制文件

sudo rm /etc/systemd/system/ollama.service 
sudo rm $(which ollama)

（3）清理Ollama用户和组

sudo rm -r /usr/share/ollama
sudo userdel ollama
sudo groupdel ollama

开始安装ollama

（1）先下载到本地
我当时下的版本是v0.2.0的ollama-linux-amd64 (这本身就是一个可执行文件，可以直接使用)
，下载地址在这里https://github.com/ollama/ollama/releases，根据自己的处理器下载。将其拷贝到内网的某个目录，拷贝到内网机器就不说了，就是U盘。
（2）创建非系统盘的安装目录和模型存储目录

• 选择一个合适的非系统盘路径，例如 /data/software/ollama，并在该路径下创建所需目录.

# 用于存放ollama-linux-amd64文件
mkdir -p /data/software/ollama/bin
# 用于存放执行的模型
mkdir -p /data/software/ollama/models/ollama
# 用于存放用户
mkdir -p /data/software/ollama/ollama_u

（3） 复制 ollama-linux-amd64 文件到安装目录

• 将下载的文件复制到 bin 目录，并赋予可执行权限

# 这里拷贝过去的同时把ollama-linux-amd64名称改为了ollama
cp /path/to/ollama-linux-amd64 /data/software/ollama/bin/ollama
# 赋予权限
chmod +x /data/software/ollama/bin/ollama

（4）创建ollama用户

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /data/software/ollama/ollama_u ollama
# 想查询该用户的信息，使用以下两个命令
id ollama
getent passwd ollama

（5）配置环境变量 （可选项）

• 为了从任何命令行都能运行 ollama，可以将 ollama 的路径添加到环境变量 PATH 中。在你的 shell 配置文件中（例如 .bashrc 或 .zshrc），添加以下行：

# 打开这个文件
nano ~/.bashrc
# 把下面这句话放到文件中最下面一行，Ctrl+x,y,enter（这三步，退出，保存，确定）
export PATH=/data/software/ollama/bin:$PATH

（6）刷新环境变量（可选项）

• 使新的环境变量生效

source ~/.bashrc 

（7）修改存储位置及Host地址

• 如果选择自动安装，安装程序会自动创建用户，并创建相应的服务配置文件，并启动服务。如果是手动安装，则需要自己创建配置文件。
• Ollama模型默认存储在：

~表示root目录
macOS: ~/.ollama/models
Linux: ~/.ollama/models
Windows: C:\Users\<username>\.ollama\models

• 我们使用手动配置，执行以下命令：

sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

• 编辑文件内容命令为

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/data/software/ollama/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
#Environment="PATH=/home/ps/anaconda3/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin" ，环境变量也可以在这配置
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_MODELS=/data/software/ollama/models/ollama"

[Install]
WantedBy=default.target

因为需要从其他服务器访问ollama服务，所以需要将host设置成0.0.0.0。
配置完之后，再加一步授权的动作：

cd /data/software/ollama/models
# ollama:ollama: 表示用户 ollama 和组 ollama。这表示将目录的所有权赋予用户 ollama和组ollama。
# ollama/: 指的是刚刚创建的 ollama 目录。
sudo chown ollama:ollama ollama/ 

（8）创建一个符号链接

sudo ln -s /data/software/ollama/bin/ollama /usr/bin/ollama

这条命令是在Linux系统中创建一个符号链接（symbolic link），具体解释如下：

• sudo: 以超级用户（root）权限执行命令。
• ln: 用于创建链接的命令。
• -s: 表示创建一个符号链接（symbolic link），而不是硬链接（hard link）。
• /data/software/ollama/bin/ollama: 这是源文件的路径，即你想要链接到的实际文件。
• /usr/bin/ollama: 这是符号链接的目标路径，即你想要创建链接的地方。

这条命令的作用是：

• 在 /usr/bin/ 目录下创建一个名为 ollama 的符号链接，这个链接指向 /data/ollama/bin/ollama 文件。这样，当你在命令行中运行 ollama 命令时，系统会实际上执行 /data/ollama/bin/ollama 文件。
• 它指向原始文件的位置，而不会占用额外的磁盘空间来存储文件内容。

（9）启动ollama

# 这条命令告诉systemd重新读取所有服务单元的配置文件。
sudo systemctl daemon-reload
# 这条命令会在systemd的启动目标中创建一个符号链接，指向ollama服务的配置文件（ollama.service），从而在系统启动时自动启动该服务。
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama
# 以下两种查看ollama是否安装成功
ollama
ollama --version

（10）查看日志

• 若您需要查看Ollama的运行日志，特别是在遇到问题需要调试时，可以使用以下命令：

journalctl -u ollama

（11）下载模型
因为是内网环境，所以还是要把模型在外网下载好，然后拷贝到内网中，不能连接国外网站的，可以到Hugging Face的国内镜像地址去下载，地址：https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF/tree/main。
我下载的是Qwen2-7B-Instruct-GGUF，精度是q8的，相当于int8。根据自己机器情况下载。
（11）加载模型
模型还是拷贝到内网去的，目录随便，不过不建议放在系统盘。
建议一个模型新建一个文件夹，比如通义千问的你就建一个qwen2的文件夹，智谱清言的你就建一个chatglm3的文件夹。把模型拷贝进去。
以下以qwen大模型为例，其他模型都一样，要保证Modelfile和模型源文件在一个文件夹里。
其他关于Modelfile的配置可参考：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md

# 进入模型所在目录
cd /data/models/qwen2
# 新建一个名字为Modelfile的文件
touch Modelfile
# 编辑文件
vim Modelfile
# 加入下面这段代码，这个是加载模型的命令，因为他们在同一个文件夹，可以这样写
FROM ./qwen2-7b-instruct-q8_0.gguf
# 保存退出之后，执行以下命令，加载模型,create后面是你自定义的模型名称
ollama create qwen2-7b-q8 -f Modelfile
# 执行之后，该模型会被加载到我们之前配置的模型地址中（/data/software/ollama/models/ollama）

（12）本地运行模型

• 执行下面的命令就可以聊天了

ollama run qwen2-7b-q8

• 退出 Ctrl+d
  （13）API使用
  举个例子，地址应该替换成，你当前部署ollama的机器

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1/',
    # required but ignored
    api_key='qwen2-7b-q8',
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
 
    messages=[#{'role': 'system', 'content': '你是一名牙科医生'},
               {'role': 'user', 'content': '我最近牙比较疼，应该怎么办'}],
    model='qwen2-7b-q8',
)
content = chat_completion.choices[0].message.content

具体使用可参考：
https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md