企业官网建设流程全解析

Ollama 本地部署指南：国内用户快速上手（含 Windows 安装包）

想要在本地跑通 RiverFlow AI 助手，第一步就是部署一个本地大模型。本文介绍如何通过 Ollama 快速实现。

一、什么是 Ollama？

Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，支持在 macOS、Linux、Windows 上快速拉取和运行各类开源模型，如：

• 通义千问：qwen2.5系列
• Llama：llama3系列
• 智谱：glm4系列
• DeepSeek：deepseek-r1系列

它的特点是：一条命令就能下载模型并启动对话，对开发者非常友好。

二、为什么选择本地部署？

对于政务、企业内网等场景，本地部署大模型有几个明显优势：

三、下载 Ollama Windows 安装包

方式一：百度网盘（国内推荐）

由于 Ollama 官网下载速度较慢，我们准备了一个 Windows 安装包：

• 文件名：OllamaSetup(1).exe
• 链接：https://pan.baidu.com/s/1F1wUQwl0fIaetRb3Xck_pQ
• 提取码：22gj

下载后双击运行，按提示完成安装即可。

方式二：官方下载

如果你能稳定访问外网，也可以直接从官网下载：

• 官网：https://ollama.com/
• Windows 下载页：https://ollama.com/download

四、安装步骤

1. 运行安装程序

双击OllamaSetup(1).exe，安装程序会自动完成环境配置。

安装完成后，Ollama 会作为系统服务在后台运行，任务栏右下角会出现 Ollama 图标。

2. 验证安装

打开命令行（CMD 或 PowerShell），输入：

ollama--version

如果显示版本号，说明安装成功。

示例输出：

ollama version is 0.x.x

五、拉取并运行模型

1. 拉取推荐模型

RiverFlow AI 助手推荐使用通义千问 Qwen2.5 14B，中文理解和流程生成效果较好：

ollama pull qwen2.5:14b

模型大小约 9GB，首次下载需要一定时间，请保持网络畅通。

如果你的电脑配置较低，也可以先尝试轻量版：

ollama pull qwen2.5:7b

2. 启动对话

ollama run qwen2.5:14b

进入交互模式后，可以直接输入问题测试：

>>> 你好 你好！有什么我可以帮你的吗？

按Ctrl + D或输入/bye退出。

3. 查看已安装模型

ollama list

六、在 RiverFlow 中配置 Ollama

Ollama 默认会暴露一个兼容 OpenAI 协议的 API 端点：

http://localhost:11434/v1

编辑riverflow-ai/src/main/resources/application.yml：

riverflow:ai:default-provider:ollamaproviders:-name:ollamatype:openaibase-url:http://localhost:11434/v1default-model:qwen2.5:14b

然后启动 riverflow-ai 和 riverflow-admin，打开流程设计器，即可使用 AI 助手。

七、常见问题

Q1：模型下载太慢或失败怎么办？

A：Ollama 默认从官方仓库下载，国内网络可能不稳定。建议：

• 使用稳定的网络环境；
• 多次重试ollama pull；
• 或者配置 Ollama 使用镜像源（需自行搜索最新可用镜像）。

Q2：14B 模型需要什么配置？

A：建议至少：

• CPU：8 核以上
• 内存：16GB 以上
• 显存：有独立显卡更佳（如 RTX 3060 12GB），但不是必须

如果硬件不够，建议用qwen2.5:7b或更小的qwen2.5:4b。

Q3：Ollama 默认把模型下载到 C 盘，怎么改路径？

A：设置环境变量OLLAMA_MODELS，指向其他磁盘：

# PowerShell 示例$env:OLLAMA_MODELS="D:\ollama-models"

然后重启 Ollama 服务。

Q4：如何确认 Ollama API 是否正常？

A：使用 curl 测试：

curlhttp://localhost:11434/v1/chat/completions\-H"Content-Type: application/json"\-d'{ "model": "qwen2.5:14b", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }'

如果能返回 JSON 结果，说明 API 正常。

八、总结

通过 Ollama，你可以在本地免费、安全、离线地运行大语言模型。配合 RiverFlow AI 助手，就能实现：

• 自然语言生成政务流程
• 本地数据不出域的 AI 辅助编排
• 低成本、可审计的智能化数据交换

如果你还没部署，现在就下载安装包体验一下吧！

📥百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1F1wUQwl0fIaetRb3Xck_pQ
🔑提取码：22gj

RiverFlow — 筑坝导流，智驭数据之河。