Ollama【部署 04】Linux环境离线安装Ollama及模型文件（sha256缓存与gguf模型文件）

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yuanzhengme

发布于 2025-08-23 18:19:18

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@TOC

1.环境说明

有些时候，需要离线进行本地大模型的部署，此次为保证环境离线，我使用的是笔记本电脑安装的虚拟机（系统是openEuler），安装的整个流程笔记本电脑都是断网状态。

2.安装软件

首先要安装 Ollama，下载 ollama-linux-amd64.tgz后解压即可使用，完全可以离线。

3.导入模型

3.1 使用 sha256 缓存

联网时将执行ollama run xxxx下载的模型文件 sha256-6e4c38...复制到其他服务器的 /root/.ollama/models/blobs目录下，其他服务器使用 ollama run xxxx运行相同的模型，实现了模型文件的复用，但离线时报错：

pulling manifest
Error: pull model manifest: Get "https://registry.ollama.ai/v2/library/deepseek-r1/manifests/1.5b": dial tcp: 
lookup registry.ollama.ai on xxx.xxx.xxx.x:53: read udp xxx.xxx.xxx.xxx:50447->xxx.xxx.xxx.x:53: i/o timeout

并非是无法离线迁移模型文件，而是流程不对。以 deepseek-r1:1.5b 为例，完整流程如下：

迁移注册文件

将 /root/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/文件夹下的 /deepseek-r1/1.5b文件夹和文件复制到其他服务器，其内容如下：

{
    "config": {
        "digest": "sha256:a85fe2a2e58e2426116d3686dfdc1a6ea58640c1e684069976aa730be6c1fa01",
        "mediaType": "application/vnd.docker.container.image.v1+json",
        "size": 487
    },
    "layers": [
        {
            "digest": "sha256:aabd4debf0c8f08881923f2c25fc0fdeed24435271c2b3e92c4af36704040dbc",
            "mediaType": "application/vnd.ollama.image.model",
            "size": 1117320512
        },
        {
            "digest": "sha256:369ca498f347f710d068cbb38bf0b8692dd3fa30f30ca2ff755e211c94768150",
            "mediaType": "application/vnd.ollama.image.template",
            "size": 387
        },
        {
            "digest": "sha256:6e4c38e1172f42fdbff13edf9a7a017679fb82b0fde415a3e8b3c31c6ed4a4e4",
            "mediaType": "application/vnd.ollama.image.license",
            "size": 1065
        },
        {
            "digest": "sha256:f4d24e9138dd4603380add165d2b0d970bef471fac194b436ebd50e6147c6588",
            "mediaType": "application/vnd.ollama.image.params",
            "size": 148
        }
    ],
    "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
    "schemaVersion": 2
}

迁移缓存的模型文件（5 个）

使用命令查看模型列表

./ollama ls

NAME                    ID              SIZE    MODIFIED
deepseek-r1:1.5b        a42b25d8c10a    1.1 GB  49 minutes ago

可以看到模型已经迁移成功了。

3.2 使用下载的 gguf 模型

可以去《魔搭社区》下载需要的 gguf 格式的模型文件，这里以最新发布的 gemma3-1b 模型举例，搜索到模型后，选择模型文件，我使用的是 Git 下载，需要先安装 git-lfs 工具。

下载文件：

可以选择适合的版本进行使用，还蛮值的哭一下的，0.3.9版本的 Ollama 无法使用 Gemma3 模型，这里找个较小的 GGUF 模型 orca-mini-3b.gguf进行流程演示。

添加 Modelfile 文件（模型的配置文件）

vim Modelfile

# 文件内容为模型文件的完整路径
FROM <model_path>/<mode_file>

实例

vim Modelfile-orca
# 文件内容
FROM ./orca-mini-3b.gguf

创建模型

# 模型名称可自行编写
./ollama create <model_name> -f <path_to_Modelfile>

实例

# 运行
./ollama create orca-mini:3b -f Modelfile-orca
# 输出
transferring model data 100%
using existing layer sha256:4c876b7b0994294c677a6a1b375a0c618270f456585b42e443665ca4b89f917a
creating new layer sha256:f523886ce06140cd1fc63379074119b032a55dfaa82123addd15a136d20dca86
writing manifest
success

使用命令查看模型列表

NAME                    ID              SIZE    MODIFIED
orca-mini:3b            7c7761bf092b    2.0 GB  About a minute ago

查看 /root/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/orca-mini/3b内容

{
  "config": {
    "digest": "sha256:f523886ce06140cd1fc63379074119b032a55dfaa82123addd15a136d20dca86",
    "mediaType": "application/vnd.docker.container.image.v1+json",
    "size": 263
  },
  "layers": [
    {
      "digest": "sha256:4c876b7b0994294c677a6a1b375a0c618270f456585b42e443665ca4b89f917a",
      "from": "/root/.ollama/models/blobs/sha256-4c876b7b0994294c677a6a1b375a0c618270f456585b42e443665ca4b89f917a",
      "mediaType": "application/vnd.ollama.image.model",
      "size": 1979946720
    }
  ],
  "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
  "schemaVersion": 2
}

4.简单总结

使用 gguf 格式模型 Ollama 也会将其转换，也可以使用转换后的文件进行迁移。

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如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

大模型部署

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