Ollama 本地部署开源大模型完全指南

Ollama 本地部署是目前普通电脑上跑大模型最简单的方案。不用配 Docker，不用装 CUDA 驱动，一条命令就能把 DeepSeek、Qwen、Llama 拉到本地跑起来。我在 Windows 和 macOS 上分别实测了一周，这篇把完整流程、常见坑点和选模型思路都理清楚。

安装 Ollama

官网 ollama.com 下载对应系统版本。Windows 和 macOS 都是标准安装包，双击下一步就行。Linux 用 curl 一键安装：

curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh

安装完自动以后台服务方式运行。终端输入ollama --version确认安装成功。不需要额外配置环境变量或 Python 虚拟环境，Ollama 自带完整的推理运行时。

Windows 用户注意：Ollama 默认安装到C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Ollama，模型文件存在C:\Users\你的用户名\.ollama\models。如果 C 盘空间紧张，可以通过环境变量OLLAMA_MODELS把模型目录指向其他盘。

macOS 用户：Ollama 以 launchd 服务运行，模型存在~/.ollama/models。

Docker 用户也可以用官方镜像部署，省去本地环境配置：

dockerrun-d-vollama:/root/.ollama-p11434:11434--nameollama ollama/ollamadockerexec-itollama ollama pull deepseek-r1:7b

下载并运行模型

Ollama 教程中最实用的一部分：怎么选模型、怎么跑。用ollama pull拉模型，ollama run进入对话：

# 下载 DeepSeek 系列（推荐）ollama pull deepseek-r1:7b# 7B 参数，16GB 内存能跑ol