想拥有一个完全属于自己的AI助手，还不依赖互联网？本教程带你从零开始搭建本地AI环境！（Apple Silicon架构）

💻 环境说明

🛠️ Ollama安装配置

1. 安装Ollama

# 使用Homebrew安装
brew install ollama# 或直接下载安装包
curl https://ollama.ai/download/Ollama-darwin.zip -o Ollama.zip
unzip Ollama.zip# 输入`ollama`或 `ollama -v`验证安装
ollama

2. 启动Ollama

# 启动Ollama服务
ollama serve

# 或点击浏览器访问：http://localhost:11434

显示Ollama is running代表已经运行起来了！

 # 下载Llama3 8B模型
ollama run llama3:8b  # 建议先尝试小模型

💡 小贴士：你应该至少有 8 GB 的 RAM 来运行 7B 模型，16 GB 的 RAM 来运行 13B 模型，以及 32 GB 的 RAM 来运行 33B 模型。

3. 模型存储位置

Mac下，Ollama的默认存储位置：

• 模型文件：~/.ollama/models
• 配置文件：~/Library/Application Support/Ollama

Windows下，Ollama的默认存储位置：

• 程序目录：C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Ollama
• 模型目录：C:\Users\<用户名>\.ollamamodels
• 配置文件：C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Ollama

💡 小贴士：建议通过环境变量OLLAMA_MODELS自定义模型存储路径，避免占用系统盘空间。

4. 配置 Ollama

Ollama 提供了多种环境变量以供配置：

• OLLAMA_DEBUG：是否开启调试模式，默认为 false。
• OLLAMA_FLASH_ATTENTION：是否闪烁注意力，默认为 true。
• OLLAMA_HOST：Ollama 服务器的主机地址，默认为空。
• OLLAMA_KEEP_ALIVE：保持连接的时间，默认为 5m。
• OLLAMA_LLM_LIBRARY：LLM 库，默认为空。
• OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：最大加载模型数，默认为 1。
• OLLAMA_MAX_QUEUE：最大队列数，默认为空。
• OLLAMA_MAX_VRAM：最大虚拟内存，默认为空。
• OLLAMA_MODELS：模型目录，默认为空。
• OLLAMA_NOHISTORY：是否保存历史记录，默认为 false。
• OLLAMA_NOPRUNE：是否启用剪枝，默认为 false。
• OLLAMA_NUM_PARALLEL：并行数，默认为 1。
• OLLAMA_ORIGINS：允许的来源，默认为空。
• OLLAMA_RUNNERS_DIR：运行器目录，默认为空。
• OLLAMA_SCHED_SPREAD：调度分布，默认为空。
• OLLAMA_TMPDIR：临时文件目录，默认为空。
• OLLAMA_DEBUG：是否开启调试模式，默认为 false。
• OLLAMA_FLASH_ATTENTION：是否闪烁注意力，默认为 true。
• OLLAMA_HOST：Ollama 服务器的主机地址，默认为空。
• OLLAMA_KEEP_ALIVE：保持连接的时间，默认为 5m。
• OLLAMA_LLM_LIBRARY：LLM 库，默认为空。
• OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：最大加载模型数，默认为 1。
• OLLAMA_MAX_QUEUE：最大队列数，默认为空。
• OLLAMA_MAX_VRAM：最大虚拟内存，默认为空。
• OLLAMA_MODELS：模型目录，默认为空。
• OLLAMA_NOHISTORY：是否保存历史记录，默认为 false。
• OLLAMA_NOPRUNE：是否启用剪枝，默认为 false。
• OLLAMA_NUM_PARALLEL：并行数，默认为 1。
• OLLAMA_ORIGINS：允许的来源，默认为空。
• OLLAMA_RUNNERS_DIR：运行器目录，默认为空。
• OLLAMA_SCHED_SPREAD：调度分布，默认为空。
• OLLAMA_TMPDIR：临时文件目录，默认为空。

🌐 OpenWebUI部署

1. 安装Docker

1. 访问 Docker官网 下载Mac版本（Apple Silicon）
2. 安装并启动Docker Desktop
3. 配置国内镜像源加速下载（我这里科学上网不需要）
   

💡 小贴士：Windows 安装 Docker 需要开启 Hyper-V（Windows专业版必需）

2. 部署OpenWebUI（可视化大模型对话界面）

# 拉取镜像 (直接run默认会拉取 latest 标签的镜像)
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main#（官方文档）以上是从 GitHub Container Registry (GHCR) 上拉取镜像，而不是从 Docker Hub。
# 也可以docker hub 拉取 open-webui镜像
docker pull dyrnq/open-webui:main

# 启动容器
docker run -d -p 3000:8080 \--add-host=host.docker.internal:host-gateway \-v open-webui:/app/backend/data \--name open-webui \--restart always \ghcr.io/open-webui/open-webui:main

🔒 离线部署方案

如果需要在无网环境下部署，可以按照以下步骤操作：

1. 在有网环境下准备资源：

   • 下载Ollama安装包
   • 导出模型文件
   • 导出Docker镜像

2. 离线环境部署：

   • 安装Ollama
   • 复制模型文件到指定目录
   • 导入Docker镜像
   • 启动OpenWebUI

⚡ 性能优化建议

1. 内存管理

   • 关闭不必要的后台应用
   • 使用Activity Monitor监控内存使用

2. 模型选择

   • 建议从小模型开始测试
   • 推荐模型大小顺序：
     • qwen2:0.5b (最轻量)
     • llama2:7b (平衡型)
     • codellama:7b (代码专用)

3. 温度控制

   • 保持Mac Mini通风良好
   • 可使用监控工具观察CPU温度

❓ 常见问题

1. Q: M4芯片能跑多大的模型？
   A: 16GB内存的M4可以流畅运行8B参数的模型，更大的模型可能会影响性能。

2. Q: Llama中文支持不好怎么办？
   A: 可以使用Llama-Chinese等经过中文优化的模型。

3. Q: OpenWebUI打不开怎么办？
   A: 检查Docker状态：

   docker ps  # 查看容器状态
   docker logs open-webui  # 查看日志
   

🎉 结语

通过本教程的配置，你已经拥有了一个完全本地化的AI助手！有任何问题欢迎在评论区讨论，让我们一起探索AI的无限可能！

如果觉得这篇文章对你有帮助，别忘了点赞转发哦~ 👍

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