Ollama 启动后自动监听 http://localhost:，提供 OpenAI 兼容 API，哈哈，是不是hen方便呢？

❌ Ollama 不支持微调！ ✅ 替代方案咱就是说Ke以用其他方法来实现类似的功Neng，你懂的。

import requests response = requests.post( "http://localhost:/api/chat", json={ "model": "qwen3:7b", "messages": , "stream": False } ) print) ▶️ OpenAI SDK 兼容

说实话，用 OpenAI SDK 会比较方便，因为只需改两行代码就Neng切换到 Qwen，害，不错吧？

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:/v1", api_key="ollama" # 任意值均可 ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen3:7b", messages=, temperature= ) print

✅ 优势现有 GPT 代码只需改两行即可切换到 Qwen！你kan，这多方便。

# 方法 ：官网下载 dmg # 方法 ：使用 Homebrew brew install ollama brew services start ollama ▶️ Linux

不对不对，应该是先安装再启动，咱一步一步来。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh sudo systemctl enable ollama sudo systemctl start ollama

🔍 验证安装你得确认一下 Ollama 是否安装成功了。

# 临时设置代理 export http_proxy=http://your-proxy:port export https_proxy=http://your-proxy:port ollama pull qwen3:7b 三、下载 Qwen 模型

Ollama 支持多种 Qwen 版本，命名规则为：qwen3:-，你得选对版本哦。

# Windows set OLLAMA_NUM_GPU= ollama run qwen3:.8b # Linux/macOS OLLAMA_NUM_GPU= ollama run qwen3:.8b . 调整上下文长度

咱Ke以自定义 Modelfile 来调整上下文长度，嗯，hen灵活。

# 创建自定义 Modelfile echo "FROM qwen3:7b"> Modelfile echo "PARAMETER num_ctx ">> Modelfile # 构建新模型 ollama create qwen3-7b-long -f Modelfile # 使用 ollama run qwen3-7b-long . 查kan资源占用

# 实时监控 ollama ps # 输出示例： # NAME ID SIZE PROCESSOR UNTIL # qwen3:7b 8d9a4e3c... GB % CPU 5m 九、常见问题解答 ❓ Q1：下载速度慢怎么办？

✅ 解决方案你Ke以用国内镜像，或者手动配置代理，总有办法的。

▶️ 特殊指令 /think 开启深度思考模式 /nothink 关闭思考，快速响应/clear 清空上下文/set parameter num_ctx 设置上下文长度

指令	功Neng

✋ 示例：你kan，用 /think Ke以开启深度思考模式，是不是hen强大？

# . 下载 cloudflared

cloudflared tunnel --url http://localhost:

💡 * 年现状Ollama Yi原生支持 Qwen3 全系列模型，并启用 思考模式。* 💡 你Ke以试试kan，用 /think 命令开启深度思考模式，然后问个问题，比如“解释量子纠缠的原理，并举例说明。”kankan模型的回答，是不是geng严谨了？

四、开始使用Qwen吧！

怎么样，到这里你应该Yi经成功部署了Ollama Qwen，而且也学会了怎么用它。咱就是说这玩意儿挺好用的，你Ke以自己试试kan。 开始探索吧！ 比如说你Ke以和它聊聊天或者让它帮你写个代码什么的。 总之呢，用它来Zuo点啥，全凭你的想象力啦！ 🎉 祝你玩得开心！ 😄 用得顺不顺利，有啥问题，随时反馈哈，说实话，我也hen想知道你的使用体验呢。 🤗 那今天就聊到这里吧，下次再见！ 👋 嗯，就酱。拜拜~ 😘 怎么样，是不是感觉部署和使用Ollama Qwen并不难？🤔 回头见！😊

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