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- Others: ChinaTextbook, Obsidian笔记系列, YouTube Channel ID, TikTok PM Django
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- Vibe Coding: Cursor 2.0, Trae远程开发, Vibe-Kanban+OpenCode, vibe coding经验
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- AI目录补充: 20个文件

Source pages: 51
Entities: TapXWorld, VibeKanban, OpenCode, Trae, SourceGrounding等
Concepts: 自举Meta生成, 5大设计原则, MD5去重, 混合搜索等
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2026-04-14 20:48:34 +08:00
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@@ -0,0 +1,42 @@
---
title: "在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5Coder 7B"
type: source
tags: [ollama, qwen, qwen-coder, ubuntu, 本地大模型]
date: 2025-09-15
---
## Source File
- [[raw/Home Office/在 Ubuntu 安装 Ollama 并运行 Qwen2.5Coder 7B.md]]
## Summary
- 核心主题:在 Ubuntu 上安装 Ollama 本地大模型运行平台,运行 Qwen2.5-Coder 7B 代码模型
- 问题域:本地 AI 推理基础设施
- 方法/机制Ollama 提供 REST API 和 CLI支持 Python/Node.js SDK自动 GPU 加速
- 结论/价值:构建本地 AI coding agent 基础设施qwen2.5-coder:7b 适合 DevOps/SQL/Kubernetes 场景
## Key Claims
- 安装命令curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- qwen2.5-coder:7b 模型大小约 4.5GB,无需 GPU 即可运行
- Ollama API 默认监听 127.0.0.1:11434修改 /etc/systemd/system/ollama.service 添加 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 开放远程访问
- 有 CUDA 时 Ollama 自动使用 GPU 加速,无需额外配置
- qwen2.5-coder 相比普通 qwen2.5 的优势Tool usage 能力强Shell/Python/SQL 理解强
## Key Quotes
> "qwen2.5-coder:7b 相比普通 qwen2.5:7b 更适合工程任务" — 代码专用模型的选择依据
## Key Concepts
- [[Ollama]]:本地大模型运行平台
- [[Qwen2.5-Coder]]:阿里通义千问代码专用模型
- [[REST API]]Ollama 提供的 HTTP 接口
- [[GPU 加速]]CUDA 环境下自动启用
## Key Entities
- [[Ubuntu]]:宿主机操作系统
## Connections
- [[Ubuntu]] ← runs ← [[Ollama]]
- [[Ollama]] ← hosts ← [[Qwen2.5-Coder]]
- [[OpenClaw]] ← calls ← [[Ollama API]]
## Contradictions
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