入门 11 分钟Ollama

5 分钟内安装 Ollama（Windows、macOS， Linux)

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安装 Ollama 时，请从 ollama.com 下载安装程序（Windows、macOS 14 或更新版本），或在 Linux 下运行官方 curl 命令，然后输入 ollama run，后接模型名称。操作约需 5 分钟，不包括模型下载时间。无需 GPU：可用内存决定了能运行的模型大小。

本页面介绍如何在三个系统上安装 Ollama、开始前需要检查哪些事项、首先运行哪个模型，以及几项有助于避免意外问题的设置：模型存储在哪里、如何释放内存、哪些内容会留在本地。各系统的具体细节请参见相应的专门指南。

作者： Mohamed Meguedmi·更新于 2026-09-29·已在 Windows 11 上测试

#安装 Ollama：各操作系统的简明步骤

Ollama 是一个下载并本地运行开源语言模型的引擎，提供命令行接口和本地 API。它可在所有系统上通过单步安装完成。在 Windows 和 macOS 上，用户可从 ollama.com/download 下载应用程序；在 Linux 上，通过官方脚本安装程序和服务。之后，执行 ollama run suivie 命令并指定模型名称时，该命令首次调用会下载模型，随后开启对话。

各操作系统的 Ollama 安装方法（官方文档，2026 年 9 月）
系统方法Ollama 公布的前置要求
WindowsOllamaSetup.exe 安装程序，或 PowerShell 命令 irm https://ollama.com/install.ps1 | iexWindows 10 22H2 或更新版本；若使用 NVIDIA 显卡，需安装 NVIDIA 551.61 或更新版本的驱动程序
macOS将 ollama.dmg 文件拖入 Applications 文件夹，或运行 brew install ollamamacOS 14 Sonoma 或更新版本；Apple M 芯片（CPU 和 GPU）或 x86 芯片（仅 CPU）
Linuxcurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh如需 GPU 加速，需使用 NVIDIA 550 或更新版本的驱动程序（AMD 则需使用 ROCm v7）

在这三种情况下，服务器都监听 http://localhost:11434，终端中也都可以使用 ollama 命令。以下各节将分别介绍各个系统，但不重复已有的专门分步指南，随后再介绍第一个模型。

#前提：什么样的设备，什么规模的模型

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Ollama 几乎可在所有现代设备上启动；差异在于可接受的模型大小。限制因素是可用于模型权重的内存：专用显卡的显存、Mac Apple 芯片的统一内存，或在没有上述条件时使用系统内存，此时仅靠处理器运行，响应速度会更慢。

按模型大小列出的 Q4 量化内存需求参考（仅计权重）
模型大小模型权重所需内存合理的初始设备配置
3B约2 GB8 GB 内存的 PC，无 GPU
7-8B约5 GB16 GB 内存，或 8 GB 显存
14B约9 GBGPU 12 GB，或 Mac 16 GB
32B约 19-20 GBGPU 24 GB，或 Mac 32 GB
70B约40 GB配备 64 GB 或更多内存的 Mac，或配备多个 GPU 的机器

这些数值只计算模型权重。还需要加上上下文（KV 缓存）占用的内存，它会随对话长度增加而增长，同时还要为系统预留空间：5 GB 的模型可以在配备 8 GB RAM 的机器上运行，但没有余量再同时开着浏览器。关于如何选择量化方案，请参见 Q4、Q5 和 Q8 指南。

在磁盘空间方面，Ollama 文档指出，Windows 下的程序至少需要 4 GB，此外还要加上模型占用的空间；根据下载内容的不同，模型可能达到数十甚至数百 GB。最好使用内置 SSD：如果从速度较慢的外置磁盘加载模型，每次启动时都能明显感受到延迟。

→
没有 GPU：也能运行，但请选择小模型
仅使用 CPU 时，30 亿至 40 亿参数的模型仍可用于总结或撰写短文。没有加速器时，参数量一旦超过 70 亿至 80 亿，等待就会变得难以忍受。关于无 GPU 运行 LLM 的指南按 RAM 容量详细介绍了相应模型。

#在 Windows 上安装 Ollama

Ollama 作为一款原生 Windows 应用程序，支持 NVIDIA 和 AMD Radeon 显卡。安装完成后，它将在后台运行，用户可在 cmd、PowerShell 或其他终端中使用 ollama 命令。安装无需管理员权限，且默认安装至个人文件夹。

  1. 01
    下载
    在 ollama.com/download 页面选择 Windows 并下载 OllamaSetup.exe。该页面还提供了 PowerShell 命令 irm https://ollama.com/install.ps1 | iex，效果相同。
  2. 02
    启动安装程序
    双击文件。若要安装到用户主目录以外的位置，请运行该文件，并使用 /DIR 参数，后接路径，例如 OllamaSetup.exe /DIR="d:\dossier"。
  3. 03
    检查
    打开PowerShell并输入ollama --version。系统通知区域也会出现Ollama图标，位于时钟附近。
  4. 04
    检查 GPU 驱动
    使用 NVIDIA 显卡时，文档要求驱动版本为 551.61 或更高版本。对于 AMD 显卡，需使用 ROCm v7 或兼容 Vulkan 的 Radeon 驱动。
i
Windows 10 : 终端与字体
文档指出，进度条中的 Unicode 字符在某些 Windows 10 终端中可能显示为方块。修改终端字体可解决该问题，仅属外观调整，不影响下载过程。

有关 Windows 系统的完整逐步指南及故障排除，请参见专为 Windows 11 设计的指南。

#在 macOS 上安装 Ollama

Ollama 要求 macOS 14 Sonoma 或更新版本。Apple M 芯片可利用 GPU 进行计算；搭载 Intel（x86）处理器的 Mac 只能使用 CPU，因此仅适合非常小的模型。文档推荐的安装方法是挂载 ollama.dmg 文件，然后将应用拖入系统的 Applications 文件夹。

官方应用
首次启动时，应用程序会检查 ollama 命令是否在您的 PATH 中，若不在，则请求授权在 /usr/local/bin 创建符号链接。
Homebrew
Homebrew 提供 ollama 软件包（brew install ollama）：已经安装 Homebrew 的用户可以通过终端安装，无需使用 .dmg 文件。
统一内存
在采用 Apple Silicon 的机器上，CPU 和 GPU 共享同一块内存：因此，一台配备 16 GB 内存的 Mac 可以加载 Q4 量化的 14B 模型，而配备 8 GB 显存显卡的 PC 则无法做到。

专为 macOS 设计的指南详细说明了根据 Mac 内存选择模型，以及在 Apple Silicon 上的实用设置。

#在 Linux 上安装 Ollama

在 Linux 系统上，只需一条命令即可完成。官方脚本会下载程序并将其配置为服务。

官方安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

文档还提供了手动安装方式：将 ollama-linux-amd64.tar.zst 压缩包解压到 /usr（ARM 设备则使用 arm64 压缩包），AMD 显卡还需额外的 ROCm 压缩包；如果希望自动启动，再创建一个用户和 systemd 服务。更新时，只需重新运行安装脚本；OLLAMA_VERSION 变量可用于安装指定版本。

对于NVIDIA显卡，安装驱动并使用nvidia-smi检查，应能显示您的显卡。对于AMD显卡，文档要求安装ROCm v7驱动。专用Linux指南详细说明了systemd、权限和环境变量的设置。

#启动第一个模型

一旦 Ollama 安装完成，如果模型缺失，ollama run t 将下载所需模型，然后在终端中打开一个对话。首次调用取决于您的网络连接：3 到 5 GB 的模型需要几分钟时间，文件下载后会保留在磁盘上。后续调用无需重新下载，仅需在内存中加载。

首次启动
ollama run qwen3.5:4b

Qwen 3.5 系列已在 ollama.com 上发布，规模从 0.8b 到 122b 不等，不同版本支持视觉、工具调用和推理功能。带有 4b 标签的模型在 Q4 量化下只需几个 GB 的内存，因此几乎任何机器都能运行。如果您有 16 GB 内存，可以试试 8–9B 模型；上表提供了参考。本网站按显存容量选择模型的页面，可以帮助您进一步缩小选择范围。

→
退出对话
输入 /bye 退出。默认情况下，Ollama 会在最后一次请求后将模型保留在内存中 5 分钟，以加快再次运行的速度；执行 ollama stop 并在后面加上模型名称，即可立即将模型从内存中卸载。

#安装后的常用命令

ollama list
显示已下载的模型及其占用的磁盘空间。
ollama pull nom
下载模型而不运行它，方便在出行前预先准备多个模型。
ollama ps
显示当前加载到内存中的模型，以及每个模型是运行在 GPU 还是 CPU 上
ollama stop nom
立即释放模型内存，无需等待默认的5分钟。
ollama rm nom
删除一个模型以释放磁盘空间。
ollama serve
手动启动服务器，适用于Linux系统中服务未运行的情况。

后续操作（更新、彻底删除 Ollama 及其模型），请参见 Ollama 的维护指南。

#模型存储位置及如何迁移

模型文件很快会达到数十GB，系统盘通常不是最佳存储位置。官方常见问题解答中明确指出默认存储路径：macOS为~/.ollama/models，Linux为/usr/share/ollama/.ollama/models，Windows为C:\Users\%username%\.ollama\models。

要移动模型，请将环境变量 OLLAMA_MODELS 设置为所需文件夹。在 Windows 系统中，请从通知区域退出 Ollama，打开账户环境变量，创建该变量，然后重新启动应用程序。在标准 Linux 安装中，用户 ollama 需要对该文件夹具有读写权限：文档建议执行 sudo chown -R ollama:ollama 后跟文件夹路径。

#隐私：哪些内容会留在本地

在本地模式下，提示词和回复均保留在您的电脑上：Ollama 的 FAQ 指出，当您在本地运行模型时，公司看不到您的提示词或数据。所谓的云端模型则不同：它们会经过 Ollama 的服务器。如果您希望严格在本地使用，文档介绍了一种仅限本地运行的模式：设置变量 OLLAMA_NO_CLOUD=1，或在 ~/.ollama/server.json 中设置 disable_ollama_cloud。随后重启 Ollama。

默认情况下，服务器仅监听127.0.0.1的11434端口：您网络中的其他人无法向它发送请求。将OLLAMA_HOST改为0.0.0.0会使其向整个局域网开放，且没有身份验证。只有在防火墙或代理的保护下，才可这样设置。

#常见问题排查：五个高频问题

未找到命令
请关闭终端后重新打开：安装程序刚刚修改了 PATH。在 macOS 上，请重新启动应用程序，让它提示您在 /usr/local/bin 中创建链接。
未使用 GPU
启动一个模型后运行 ollama ps：处理器列会显示 GPU 或 CPU。更新驱动程序（Windows 下最低 NVIDIA 551.61，Linux 下 550），然后重新启动 Ollama。
Windows系统下无法识别AMD显卡
文档说明，部分 RDNA2 系统（RX 6000）在 Windows 下未提供 ROCm v7。此时，推荐使用默认启用的 Vulkan 作为备用方案。
端口 11434 被占用
另一个Ollama实例已经运行，或有其他程序占用了端口。请关闭该应用，然后重新启动。
使用网络代理时下载受阻
请使用 HTTPS_PROXY，避免使用 HTTP_PROXY：根据 FAQ，后者可能干扰客户端连接；代理证书必须安装为系统证书。
关于 Ollama 安装的常见问题
如何在Windows 10上安装Ollama？+
Ollama 要求 Windows 10 22H2 或更高版本，家庭版或专业版。请访问 ollama.com/download 下载 OllamaSetup.exe 并运行：无需管理员权限。随后打开 PowerShell 并输入 ollama --version。若使用 NVIDIA，请先安装 551.61 或更高版本的驱动程序，否则 Ollama 将回落至 CPU，响应速度会明显变慢。
Ollama 免费吗？+
本地使用是免费的：程序及其运行的开放模型都免费，您只需考虑设备的耗电成本。Ollama 另外还提供需要账户的云端模型服务，与在您自己的设备上运行模型不同；这是另一项独立服务，本指南无需使用。
使用 Ollama 是否需要 GPU？+
不需要。Ollama 仅靠 CPU 也能运行，但响应较慢，因此要获得流畅的使用体验，通常只能选择 30 亿至 40 亿参数的小模型。兼容的 NVIDIA 或 AMD 显卡，或搭载 Apple Silicon 的 Mac，能显著加快生成速度。随后请使用 ollama ps 检查模型实际加载在哪里。
Ollama 模型文件保存在何处？+
在 macOS 上为 ~/.ollama/models，Linux 上为 /usr/share/ollama/.ollama/models，Windows 上为 C:\Users\nom\.ollama\models。若要更改位置，请设置 OLLAMA_MODELS 环境变量，然后重启 Ollama 以使其生效。接着将现有模型复制到该目录，或选择从零重新下载，然后使用 ollama list 进行验证。
Ollama会将我的对话发送到互联网吗？+
在本地模式下不会：Ollama 表示，当模型在您的电脑上运行时，它不会看到您的提示词或数据。云端模型则会经过其服务器。设置 OLLAMA_NO_CLOUD=1 可禁用这些功能，使运行保持完全本地化；随后重启 Ollama 以应用该设置。
如何判断Ollama是否使用了我的GPU？+
启动一个模型，然后在第二个终端中输入 ollama ps。处理器列会显示模型在 GPU 或 CPU 上加载的比例。如果您有兼容的显卡，但该列显示 CPU，请更新驱动并重新启动 Ollama。
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