前言:作为一款强大的本地运行大型语言模型(LLMs)的框架,Ollama 为开发者、数据科学家和技术用户提供了更大的控制权和灵活性。本文介绍 Ollama 的环境变量设置,常用 CLI 命令及其运行示例。环境变量用于配置 Ollama 的运行环境和行为,CLI 命令用于与本地大模型的交互和管理。
环境变量设置
环境变量用于配置 Ollama 的运行环境和行为,以下是一些常见的环境变量及其用途:
网络配置
- OLLAMA_HOST:定义 Ollama 服务器的协议和主机地址。默认为
127.0.0.1:11434
,仅本机地址可通过 11434 端口访问该服务。可以通过此变量自定义 Ollama 服务的监听地址和端口,例如设置为0.0.0.0:8080
,可允许其他电脑访问 Ollama(如:局域网中的其他电脑)。默认使用 http 协议。若要使用 https 协议,可设置为:https://0.0.0.0:443 - OLLAMA_ORIGINS:配置允许跨域请求的来源列表。默认包含
localhost
、127.0.0.1
、0.0.0.0
等本地地址以及一些特定协议的来源。通过设置此变量,可以指定哪些来源可以访问 Ollama 服务,例如OLLAMA_ORIGINS=*,https://example.com
允许所有来源以及https://example.com
的跨域请求。
模型管理
- OLLAMA_MODELS:指定模型文件的存储路径。默认为用户主目录下的
.ollama/models
文件夹。通过设置此变量,可以自定义模型文件的存储位置,例如OLLAMA_MODELS=/path/to/models
将模型存储在指定的路径下。 - OLLAMA_KEEP_ALIVE:控制模型在内存中的存活时间。默认为 5 分钟。负值表示无限存活,0 表示不保持模型在内存中。此变量用于优化模型加载和运行的性能,例如
OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m
可以让模型在内存中保持 30 分钟。 - OLLAMA_LOAD_TIMEOUT:设置模型加载过程中的超时时间。默认为 5 分钟。0 或负值表示无限超时。此变量用于防止模型加载过程过长导致服务无响应,例如
OLLAMA_LOAD_TIMEOUT=10m
可以将超时时间设置为 10 分钟。 - OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:限制同时加载的模型数量。默认为 0,表示不限制。此变量用于合理分配系统资源,避免过多模型同时加载导致资源不足,例如
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4
可以限制同时加载 4 个模型。 - OLLAMA_MAX_QUEUE:设置请求队列的最大长度。默认为 512。此变量用于控制并发请求的数量,避免过多请求同时处理导致服务过载,例如
OLLAMA_MAX_QUEUE=1024
可以将队列长度设置为 1024。 - OLLAMA_MAX_VRAM:设置 GPU 显存的最大使用量(以字节为单位)。默认为 0,表示不限制。此变量用于控制 GPU 资源的使用,避免显存不足导致的问题,例如
OLLAMA_MAX_VRAM=8589934592
可以将显存限制为 8GB。 - OLLAMA_GPU_OVERHEAD:为每个 GPU 预留的显存(以字节为单位)。默认为 0。此变量用于确保每个 GPU 有一定的显存余量,避免显存不足导致的问题,例如
OLLAMA_GPU_OVERHEAD=1073741824
可以为每个 GPU 预留 1GB 的显存。
性能与调度
- OLLAMA_NUM_PARALLEL:设置同时处理的并行请求数量。默认为 0,表示不限制。此变量用于优化服务的并发处理能力,例如
OLLAMA_NUM_PARALLEL=8
可以同时处理 8 个并行请求。 - OLLAMA_SCHED_SPREAD:允许模型跨所有 GPU 进行调度。默认为
false
。启用此变量可以提高模型运行的灵活性和资源利用率,例如OLLAMA_SCHED_SPREAD=1
可以启用跨 GPU 调度。
调试与日志
- OLLAMA_DEBUG:启用额外的调试信息。默认为
false
。开启此变量可以获取更多的调试日志,帮助排查问题,例如OLLAMA_DEBUG=1
可以启用调试模式。 - OLLAMA_NOHISTORY:禁用 readline 历史记录。默认为
false
。启用此变量可以避免保存命令历史记录,例如OLLAMA_NOHISTORY=1
可以禁用历史记录。 - OLLAMA_NOPRUNE:在启动时不清理模型文件。默认为
false
。启用此变量可以保留所有模型文件,避免不必要的清理操作,例如OLLAMA_NOPRUNE=1
可以禁用模型文件的清理。
特性开关
- OLLAMA_FLASH_ATTENTION:启用实验性的 Flash Attention 特性。默认为
false
。此变量用于测试和使用新的注意力机制特性,例如OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
可以启用 Flash Attention。 - OLLAMA_MULTIUSER_CACHE:为多用户场景优化提示缓存。默认为
false
。启用此变量可以提高多用户环境下的缓存效率,例如OLLAMA_MULTIUSER_CACHE=1
可以启用多用户缓存优化。
代理设置
- HTTP_PROXY:设置 HTTP 代理服务器地址。此变量用于配置 Ollama 在进行 HTTP 请求时使用的代理服务器,例如
HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080
可以让 Ollama 使用指定的 HTTP 代理。 - HTTPS_PROXY:设置 HTTPS 代理服务器地址。此变量用于配置 Ollama 在进行 HTTPS 请求时使用的代理服务器,例如
HTTPS_PROXY=https://proxy.example.com:8080
可以让 Ollama 使用指定的 HTTPS 代理。 - NO_PROXY:设置不使用代理的地址列表。此变量用于指定哪些地址在进行请求时不使用代理,例如
NO_PROXY=localhost,example.com
可以让 Ollama 在访问localhost
和example.com
时不使用代理.
Ollama 还提供了与硬件、底层库相关的环境变量,详情可查看 Ollama 源码。
CLI 命令
Ollama 常用的 CLI 命令见下表:
命令 | 用途 |
ollama serve | 在本地系统上启动 Ollama。 |
ollama create <new_model> | 从现有模型创建一个新模型,用于定制或训练。 |
ollama show <model> | 显示特定模型的详细信息,例如其配置和发布日期。 |
ollama run <model> | 运行指定的模型,使其准备好进行交互。 |
ollama pull <model> | 将指定的模型下载到您的系统。 |
ollama list | 列出所有已下载的模型。 |
ollama ps | 显示当前正在运行的模型。 |
ollama stop <model> | 停止指定的正在运行的模型。 |
ollama rm <model> | 从您的系统中移除指定的模型。 |
在终端,输入上面的命令 + '-h',可查看具体命令的帮助文档(如,ollama show -h, 可查看 show 命令的帮助文档)。下面列出每个命令的具体用法和示例。
官方下载地址:Download Ollama on Windows
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