快速运行本地大模型服务

Ollama 是主流的本地大模型运行框架，支持在自己的服务器上拉取和运行开源大模型，并对外提供标准化的模型调用 API，适合不依赖第三方模型服务、希望数据和推理过程完全留在自有环境中的场景。百度智能云通过云服务器（BCC）镜像市场提供 Ollama 一键部署方案，企业和个人开发者无需手写部署脚本，从购买云服务器到完成模型拉取和 API 测试，可以在较短时间内搭建出一套可用的私有化本地大模型服务，适合本地模型体验、内部 API 服务、轻量推理和 AI 应用后端测试等场景。

方案架构

1应用 / 开发者
2    │
3    │ 调用标准化模型 API
4    ▼
5安全组（放行应用端口）
6    │
7    ▼
8百度智能云 BCC 云服务器（Ollama 运行环境）
9    ├── Ollama 服务进程（模型加载与推理）
10    └── 本地模型仓库（拉取的开源大模型）
11    │
12    │ 用户与权限（多人协作场景）
13    ▼
14角色分配（管理员 / 协作成员）

整体架构分为两层：模型运行层（云服务器上运行 Ollama 服务，负责模型拉取、加载和推理请求处理）、协作管理层（多人使用场景下按角色分配权限）。与前面几篇 Dify、AnythingLLM、Flowise 不同，Ollama 本身不提供面向终端用户的对话界面或知识库管理功能，它的核心价值是作为底层模型服务，为其他应用（比如 Dify、Flowise 里配置的模型供应商，或者自己开发的应用后端）提供本地化的模型调用能力。实际使用中，Ollama 通常和上述几款应用搭配使用：Ollama 负责跑模型，上层应用负责业务逻辑和交互界面。

部署步骤

Step 1. 选择配置并购买云服务器

在百度智能云 BCC 云服务器镜像市场中选择 Ollama 镜像，根据业务规模选择对应配置档位后提交订单。官方提供三档配置建议：

Step 2. 找到云服务器实例并检查运行状态

购买完成后，在百度智能云控制台的云服务器实例列表中找到刚创建的实例，确认实例状态为"运行中"。

Step 3. 检查安全组端口是否放行

确保安全组已放行 Ollama 应用所需端口，否则无法从外部访问 Ollama 的模型调用接口。

Step 4. 访问 Ollama 初始化页面

在浏览器中输入：

1http://公网IP

如果配置了自定义访问端口，则使用：

1http://公网IP:端口

首次访问会进入 Ollama 初始化页面。

Step 5. 创建管理员账号

首次进入 Ollama 页面后，按页面提示创建管理员账号，创建完成后立即保存登录邮箱和密码。

Step 6. 完成基础参数配置

根据 Ollama 的应用场景配置站点名称、访问地址、默认语言、邮件或模型等基础参数。

Step 7. 拉取模型并完成 API 调用测试

拉取所需的开源大模型，创建一个最小测试内容，验证 Ollama 的核心功能（模型拉取、API 调用）是否正常。

Step 8. 配置用户与权限

多人协作场景下，为团队成员分配合适的角色权限，避免长期共享管理员账号。

Step 9. 绑定域名并开启 HTTPS（正式使用前必做）

将业务域名解析到云服务器公网 IP，并配置 HTTPS 证书，避免长期使用裸 IP 访问带来的安全和信任问题。

Step 10. 设置备份与安全策略

上线前配置数据备份、权限管理和安全组收敛策略，避免数据丢失或服务过度暴露的风险。

常见问题

Ollama 部署需要什么配置？

个人体验建议 2 核 4G 起；小团队稳定使用建议 2 核 8G；生产环境或多人访问建议 4 核 16G 起，并增加独立数据盘。

购买后如何访问应用？

购买实例开机后，在浏览器输入 http://您的服务器公网IP 或镜像说明中的端口地址即可访问。正式使用建议绑定域名并开启 HTTPS。

是否可以绑定自己的域名？

可以。将域名解析到服务器公网 IP，然后在服务器上配置反向代理和 SSL 证书即可。

部署失败应该怎么排查？

1. 检查实例状态是否为"运行中"
2. 检查安全组是否放行应用端口
3. SSH 登录服务器查看服务状态
4. 查看容器或应用日志定位错误

技术方案的广泛应用场景

本地模型体验与验证

在正式接入云端大模型 API 之前，先用 Ollama 拉取开源模型在自有环境中试跑，评估效果和资源消耗，降低选型试错成本。

内部 API 服务

为内部系统提供统一的模型调用入口，替代直接依赖外部模型服务，便于控制数据出口和调用成本。

AI 应用后端模型层

作为 Dify、Flowise 等上层应用的模型供应商，为其提供本地化的模型推理能力，构建"应用层 + 模型层"分离的私有化 AI 架构。