服务器运行ollama
时间: 2025-03-29 18:15:24 浏览: 68
### 如何在服务器上运行 Ollama 的部署与配置
要在服务器上成功运行 Ollama,需完成以下几个方面的操作:安装必要的依赖项、下载并启动 Ollama 服务以及对其进行适当配置。以下是详细的说明:
#### 安装必要软件
为了使 Ollama 正常工作,需要先确保服务器环境已准备好所需的 Python 版本及相关库。可以通过以下命令来安装所需工具:
```bash
pip install ollama langchain_community
```
此步骤会安装 `ollama` 和支持其功能扩展的社区版 LangChain 库[^3]。
#### 下载与初始化 Ollama
Ollama 提供了一个简单的 CLI 工具用于管理模型和服务状态。可以按照官方文档中的指引执行以下命令以获取最新版本的服务端程序:
```bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
上述脚本将会自动检测操作系统类型,并下载适合当前平台架构的二进制文件到指定目录下。
#### 启动服务进程
一旦完成了前期准备工作之后,则可通过如下方式激活后台监听模式下的 HTTP API 接口:
```bash
ollama serve &
```
这里使用了 Unix Shell 的子进程特性将任务放入后台运行以便继续其他交互式输入输出活动。
#### 调整参数设置
如果希望进一步优化性能表现或者满足特定业务需求的话,还可以编辑默认生成出来的客户端 INI 文件来进行个性化定制。例如修改超时时间、启用调试日志等功能选项都可以在此处实现。
对于某些特殊场景可能还需要额外开放防火墙规则允许外部访问对应端口号,默认情况下该值被设定为11434[TCP]:
```bash
sudo ufw allow 11434/tcp
```
通过以上几个阶段的操作即可顺利完成整个流程从而让远程机器能够正常提供基于大语言模型推理计算能力的支持服务啦!
```python
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # 加载 .env 文件中的变量
OLLAMA_API_KEY = os.getenv('OLLAMA_API_KEY')
if not OLLAMA_API_KEY:
raise ValueError("Environment variable 'OLLAMA_API_KEY' must be set.")
print(f"Using Ollama API Key: {OLLAMA_API_KEY[:6]}...")
```
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