2026 年最全 Ollama 下载安装教程（Windows 版本详解）

前言
随着 LLM（大型语言模型）生态的不断完善，越来越多开发者希望在本地部署模型以便定制化使用。可是传统方案中，环境配置往往是最大障碍：CUDA 驱动冲突、Python 依赖混乱、模型权重动辄几十 GB，这些问题足以让人望而却步。本篇 Ollama下载安装教程 将完整讲解如何在 Windows 平台上快速安装、配置并运行 Ollama，大幅降低本地部署 LLM 的门槛。

可以通过以下链接下载（经过毒霸安全认证）：
https://dubapkg.cmcmcdn.com/cs/257def/ollama.exe

一、为什么值得使用 Ollama
如果你接触过 HuggingFace 或者 LangChain，一定体会过环境兼容和依赖管理的痛苦。Ollama 的出现，为本地化运行大语言模型提供了一个更加轻量的解决路线。

其最大特点，是将模型权重、推理引擎与运行配置整体封装为一个 Modelfile，运行方式类似于 Docker 镜像。你无需再手写 Python 脚本，仅一条命令：

ollama run llama3
即可在本地完成模型启动。它在 CPU 与 GPU 之间实现混合推理，在显存有限的电脑上也能顺利执行 8B 或 70B 模型，特别适合想在个人环境中尝试大模型的开发者。

二、Ollama 下载安装教程（Windows 版）
多数开发者在部署初期会遇到“下载缓慢”或“连接中断”的情况，这主要是因为镜像源位于海外。以下步骤可帮助你快速完成 Ollama 的下载与安装。

1. 获取安装包
访问提供的加速源，下载最新版 Windows 64 位安装文件（.exe）。建议保存至非系统盘根目录，以便后续快速更新。

或者可以通过以下链接下载（经过毒霸安全认证）：
https://dubapkg.cmcmcdn.com/cs/257def/ollama.exe

2. 安装步骤
Windows 环境下的安装几乎零门槛：

1. 双击运行下载好的 ollama.exe。
2. 点击 “Install”。默认路径：
3. C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Ollama
4. 安装完成后，Ollama 会在后台启动，并在任务栏出现羊驼图标。

当前版本暂不支持在安装界面自定义路径，但这对后续使用无影响。模型数据体积较大，路径可以通过环境变量调整，具体方法见后文。

3. 验证是否安装成功
打开 PowerShell 或 CMD，输入以下命令验证版本信息：

ollama --version
若命令输出类似：

ollama version 0.5.x
则说明安装成功且环境变量已自动配置完毕。

三、运行首个模型：Llama3 与 Qwen 实测
Ollama 的核心价值在于“一条命令即可运行模型”。安装完成后，我们可以立即拉取并测试模型。

1. 拉取并运行模型
在终端中执行：

运行 Llama3（8B 模型）：

ollama run llama3
运行 Qwen 2.5（中文优化较好）：

ollama run qwen2.5
首次执行命令时，系统会自动下载模型文件。文件体积较大（数 GB 级别），下载速度取决于带宽。下载完成后系统将自动进入交互界面。输入 /bye 可退出。

2. 常用命令速查表

命令	功能说明	示例
ollama pull [模型名]	下载模型但不运行	ollama pull llama3
ollama list	查看本地已下载模型列表	ollama list
ollama rm [模型名]	删除指定模型	ollama rm llama3
ollama serve	启动本地 API 服务（端口 11434）	ollama serve

四、进阶配置：修改模型存储路径
默认情况下，Ollama 会将下载的模型存储在：

C:\Users\你的用户名.ollama\models
考虑到模型体积动辄几十 GB，该路径可能迅速占满系统盘。通过设置系统环境变量，可轻松修改模型存储位置。

操作步骤

1. 关闭 Ollama 服务：
2. 在任务栏右下角点击羊驼图标，选择 “Quit Ollama”。
3. 进入系统环境变量设置：
4. “此电脑”右键 → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量。
5. 新增系统变量：
6. 变量名：OLLAMA_MODELS
7. 变量值：如 D:\AI_Models
8. 重启 Ollama 程序。

修改成功后，新下载的模型文件将自动存储到指定路径，从而彻底避免 C 盘空间不足问题。

五、开发者接口与二次集成
Ollama 不仅可以直接作为交互式命令行工具使用，也支持 API 接口集成，适合用于内网推理、知识问答系统或应用自动化。

1. 启动本地服务
Ollama 安装完成后，会默认在 localhost:11434 启动 API 端口。用户可以通过简单的 HTTP 请求调用模型。

2. Python 接口调用示例
import requests
import json

url = "http://localhost:11434/api/generate"
data = {
"model": "llama3",
"prompt": "用Python实现一个冒泡排序",
"stream": False
}

response = requests.post(url, json=data)
print(response.json()['response'])
通过这种方式，可轻松将本地 LLM 功能接入到自定义应用中，例如 Web 后端、自动化脚本或企业知识库。

3. 可视化界面方案
对于偏好图形化界面的用户，可以选择 Open WebUI 或 Chatbox。后者的使用方式更为轻量，只需将接口地址设置为：

http://localhost:11434
即可实现类似聊天机器人的交互体验。

六、常见问题与解决方案
Q1：模型下载速度很慢或中断？
网络延迟是主要原因。可尝试配置代理，或使用稳定的加速镜像源获取安装包。确保网络连接稳定后再运行命令。

Q2：显存不足导致运行卡顿？
Ollama 默认执行 FP16 精度推理。若显存紧张，可尝试量化模型版本，例如：

ollama run llama3:8b-instruct-q4_0
Q4 量化能显著降低资源占用，8GB 显存环境亦可流畅运行。

Q3：如何让其他设备访问我的 Ollama 服务？
默认绑定地址为 127.0.0.1，仅本机可访问。若希望局域网访问，可设置系统变量：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0
重启后即可从局域网中其他终端访问。

七、总结与经验建议
通过本篇 Ollama下载安装教程（Windows 版），我们完成了以下关键步骤：

1. 了解了 Ollama 的封装机制与轻量化特性
2. 成功在 Windows 上完成安装配置
3. 掌握了模型拉取、运行及路径迁移方法
4. 掌握 API 调用及本地化集成用法

在本地部署 LLM 的领域中，Ollama 提供了更接近生产环境的体验 —— 它不依赖复杂框架、不要求手动搭建推理后端，极大地缩短了从试验到上线的周期。

对于个人开发者而言，Ollama 既能充当快速原型验证工具，也可作为企业内部私有化推理的中间层。未来的 LLM 应用生态正在向本地化与模块化演进，而 Ollama 已在这条路上确立了清晰的方向。

最后附上下载链接（经过毒霸安全认证）：
https://dubapkg.cmcmcdn.com/cs/257def/ollama.exe