ollama所有常见的命令及使用示例一文汇总，详细说明。

以下是 Ollama 的常用命令列表，涵盖了模型管理、运行和服务的核心功能。每个命令附带说明和示例，基于 Ollama 的官方文档和常见使用场景。

所有命令假设你在命令行（Windows 的 PowerShell/CMD 或 Linux/macOS 的终端）中运行，且 Ollama 已正确安装。

如果 Ollama 运行在 Docker 容器中，需先进入容器（如 docker exec -it <container_name> bash）执行命令。

 

1. ollama serve

• 功能：启动 Ollama 服务（API 服务器），允许通过 HTTP API（如 http://127.0.0.1:11434）访问模型。
• 说明：通常在后台运行，用于支持 Dify 或其他应用调用模型。
• 示例：

ollama serve

• 输出：启动服务后，终端显示服务日志，浏览器访问 http://127.0.0.1:11434 会返回 Ollama is running。
• 注意：可通过 OLLAMA_HOST 环境变量修改绑定地址，如 export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434。

 

2. ollama list

• 功能：列出所有已下载的模型。
• 说明：显示模型名称、ID、大小和修改时间。
• 示例：

ollama list

输出：

NAME                ID              SIZE      MODIFIED
llama3.2:latest     a80c4f17acd5    2.0 GB    5 days ago
gemma2:27b          53261bc9c192    15 GB     5 days ago
deepseek-r1:1.5b    a42b25d8c10a    1.1 GB    2 weeks ago

这几个模型是我之前下载的

 

3. ollama ps

• 功能：列出当前正在运行的模型实例。
• 说明：显示哪些模型当前被加载到内存中（通常通过 API 或 ollama run 启动）。
• 示例：

ollama ps

输出：

MODEL           ID              STATUS
gemma2:27b      abc123456789    running

如果没有模型运行，输出为空。

 

4. ollama pull <model></model>

• 功能：从 Ollama 模型库拉取指定模型。
• 说明：下载模型到本地，未拉取的模型无法使用。
• 示例：

ollama pull gemma2:27b

• 输出：显示下载进度，最终确认模型已拉取。
• 拉取完成后，可用 ollama list 确认。

 

5. ollama run <model></model>

• 功能：运行指定模型并进入交互式命令行模式。
• 说明：适合直接与模型对话，类似于 ChatGPT 的命令行界面。
• 示例：

ollama run llama3

输出：进入交互模式，输入提示后模型返回响应：

>>> Hello, how can I help you?
I'm here to assist! What's your question?

按 Ctrl+D 或输入 /exit 退出。

 

6. ollama create <model> -f <modelfile></modelfile></model>

• 功能：基于 Modelfile 创建自定义模型。
• 说明：允许从现有模型或自定义配置创建新模型。
• 示例：

1.创建一个 Modelfile 文件（例如 my_model）：

FROM llama3
PARAMETER temperature 0.8
SYSTEM "You are a helpful AI assistant."

2.运行命令：

ollama create my_model -f Modelfile

输出：创建完成后，模型出现在 ollama list 中。

 

7. ollama rm <model></model>

• 功能：删除指定模型。
• 说明：移除本地已下载的模型以释放磁盘空间。
• 示例：

ollama rm gemma2:27b

• 输出：确认模型已删除。
• 验证：运行 ollama list 检查模型是否移除。

 

8. ollama cp <source> <destination></destination>

• 功能：复制模型，创建新模型副本。
• 说明：用于基于现有模型创建新模型。
• 示例：

ollama cp llama3 my_custom_llama3

输出：创建新模型 my_custom_llama3，可用 ollama list 确认。

 

9. ollama push <model></model>

• 功能：将本地模型推送到 Ollama 模型库（需登录）。
• 说明：适合分享自定义模型。
• 示例：

ollama push my_model

• 输出：显示上传进度，需确保已配置模型库的访问权限。

 

10. ollama show <model></model>

• 功能：显示模型的详细信息。
• 说明：包括模型的 Modelfile、参数、系统提示等。

• 示例：

ollama show llama3

• 输出：

Model
  architecture: llama
  parameters: 8B
  ...
Modelfile
  FROM llama3
  PARAMETER temperature 0.7
  ...

 

11. ollama --version

• 功能：显示 Ollama 的版本号。
• 说明：用于检查是否需要更新。
• 示例：

ollama --version

• 输出：

ollama version 0.2.7

 

12. ollama help

• 功能：显示所有可用命令和帮助信息。
• 说明：快速查看命令列表和用法。
• 示例：

ollama help

• 输出：列出所有命令及其描述。

 

13.其他实用命令和操作

• 检查 Ollama 服务状态： 测试 API 是否可用：

curl http://127.0.0.1:11434

• 输出：Ollama is running（如果服务正常）。
• 通过 API 调用模型： 使用 curl 测试模型推理：

curl http://127.0.0.1:11434/api/chat -d '{"model": "llama3", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

• 输出：返回 JSON 格式的模型响应。

设置环境变量： 修改 Ollama 的绑定地址或端口：

export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
ollama serve

 

注意事项

• 1.Windows 环境：在 PowerShell 或 CMD 中运行上述命令。如果 Ollama 运行在 Docker 容器，需进入容器：

docker exec -it <ollama_container_name> bash

• 2.模型名称：确保使用正确的模型名称（如 gemma2:27b、llama3:8b），可在 Ollama 模型库 查看。
• 3.磁盘空间：拉取模型（如 gemma2:27b）需要数 GB 空间，检查磁盘容量：

dir E:\

• 兼容性：Dify 可能要求特定 Ollama 版本或模型支持（如 /api/chat 端点）。确保 Ollama 版本高于 0.2.7：

ollama --version

• 日志查看：如果命令失败，检查 Ollama 日志：

docker logs <ollama_container_name>

 

示例工作流：管理 Ollama 模型

1、启动 Ollama 服务：

ollama serve

2、拉取模型：

ollama pull gemma2:27b

3、查看已下载模型：

ollama list

4、测试模型：

ollama run gemma2:27b
>>> Hello, how are you?

5、检查运行中的模型：

ollama ps

6、删除模型：

ollama rm gemma2:27b