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title: "在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5-Coder 7B"
type: source
tags: [ollama, qwen, qwen-coder, ubuntu, local-llm]
date: 2026-04-13
source_file: raw/Technical/Home Office/在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5‑Coder 7B.md
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## Summary
- 核心主题：Ubuntu服务器安装Ollama运行Qwen2.5-Coder 7B本地大模型
- 问题域：本地LLM部署、模型服务化、API开放
- 方法/机制：Ollama一键安装 + systemd服务 + REST API暴露
- 结论/价值：构建本地AI编码助手基础设施

## Key Claims
- Ollama提供一键式LLM部署
- Qwen2.5-Coder 7B适合代码生成和DevOps任务
- 默认只监听127.0.0.1，需配置才能远程访问
- GPU加速开箱即用（需CUDA）

## Key Concepts
- [[本地LLM]]：本地部署的大语言模型
- [[Ollama]]：LLM运行平台
- [[Qwen2.5-Coder]]：阿里通义千问代码模型
- [[REST API]]：模型服务接口

## Key Entities
- [[Ollama]]：LLM服务平台
- [[Qwen2.5-Coder]]：代码生成模型
- [[Ubuntu]]：部署系统

## 系统要求
| 资源 | 最低 | 推荐 |
|------|------|------|
| CPU | 4核 | 8+核 |
| RAM | 8GB | 16GB |
| GPU | 无需 | NVIDIA |
| 磁盘 | 10GB | 20GB |

模型大小：约4.5GB

## 安装步骤
```bash
# 1. 安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. 下载模型
ollama pull qwen2.5-coder:7b

# 3. 运行
ollama run qwen2.5-coder:7b
```

## API调用

### REST API
```bash
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "qwen2.5-coder:7b",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Write a bash script"}]
}'
```

### Python调用
```python
from ollama import chat
response = chat(model="qwen2.5-coder:7b", messages=[{"role": "user", "content": "..."}])
```

### NodeJS调用
```javascript
import ollama from 'ollama'
const response = await ollama.chat({ model: 'qwen2.5-coder:7b', messages: [...] })
```

## 开放远程API
编辑`/etc/systemd/system/ollama.service`，添加：
```ini
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
```
然后：
```bash
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
```

## 推荐搭配
| 工具 | 用途 |
|------|------|
| Open WebUI | ChatGPT UI |
| n8n | AI自动化 |
| OpenClaw | AI coding agent |
| LangChain | Agent framework |