很多人在本地部署大模型时，常常会遇到一个令人头疼的问题：Ollama 默认会将模型文件保存在系统盘（Windows 环境下通常是 C 盘），而单个模型动辄数 GB，C 盘空间很快就会被占满。更让人无奈的是，你找不到一个直观的“设置”按钮来直接修改存储位置。其实，答案就在环境变量里，只需简单配置即可轻松迁移。

模型所在磁盘空间不足了怎么办？

Windows

先查看 Ollama 的帮助信息，确认一下有哪些可调参数：

ollama.exe serve --help

在返回的信息中，一个关键的环境变量名为 OLLAMA_MODELS，它默认指向 ~/.ollama/models。只需将它修改为你希望存放的路径，比如 D 盘下的某个目录，Ollama 就会把模型保存到新位置。配置方式有两种：一是在系统设置里添加用户变量或系统变量，二是在命令行中直接设置。

命令行方式更为直接：

set OLLAMA_MODELS=d:ollama

配置完成后，务必重启 Ollama 服务，新路径才会生效。

Linux 和 mac下

在 Linux 或 macOS 系统上，默认路径同样是 ~/.ollama/models，与 Windows 一样通过环境变量 OLLAMA_MODELS 来修改。例如想迁移到 /data/ollama 目录：

export OLLAMA_MODELS=/data/ollama

将这条命令添加到 shell 配置文件（例如 .bashrc 或 .zshrc）中，即可永久生效，无需每次手动设置。

导出某个模型

有时我们需要将已下载的模型单独导出为 GGUF 文件，方便备份或迁移到其他环境。以 qwen:7b 为例，先查看它的模型文件详细信息：

ollama show --modelfile qwen:7b

返回的信息中，FROM 行后面的路径就是模型文件的实际物理位置（一个以 SHA256 哈希命名的 blob 文件）。例如在 macOS 上看到的是：

FROM /Users/m2max/.ollama/models/blobs/sha256-87f26aae09c7f052de93ff98a2282f05822cc6de4af1a2a159c5bd1acbd10ec4

把这个文件复制出来，重命名为 qwen_7b.gguf 即可：

cp /Users/m2max/.ollama/models/blobs/sha256-46bb65206e0e2b00424f33985a5281bd21070617ebcfda9be86eb17e6e00f793 qwen_7b.gguf

Windows 下的操作类似，先用 ollama.exe show --modelfile qwen:7b 查看路径，然后使用 copy 命令导出：

copy C:Userssteven.ollamamodelsblobssha256-87f26aae09c7f052de93ff98a2282f05822cc6de4af1a2a159c5bd1acbd10ec4 qwen_7b.gguf

请注意，导出的文件就是标准的 GGUF 格式，可以直接被其他推理框架使用。

如何导入模型

如何下载网上的某个模型

你可以从 Hugging Face 或国内镜像站 hf-mirror.com 下载现成的 GGUF 格式模型（省去自己转换的麻烦）。以近期热门的 Octopus-v2 为例，搜索该模型名，找到带有 GGUF 标识的仓库，比如 这个链接，选择合适量化版本的 .gguf 文件下载即可。

如何导入模型

下载好 GGUF 文件后，要将其变成 Ollama 可识别的模型，需要准备一个 Modelfile。最简洁的写法仅需一行：

From /path/to/qwen_7b.gguf

也可以更完整地使用从 ollama show 导出的模板，将其中的 FROM 路径替换为你自己的 GGUF 文件路径，并保留原有的 TEMPLATE 和 PARAMETER 设置。注意不同模型的 TEMPLATE 和 stop 参数可能有所差异，如果不太确定，留空也没关系，Ollama 会使用默认值。

准备好 Modelfile 后，执行创建命令：

ollama create qwen:7b -f Modelfile

有一个容易踩的坑：导入时，硬盘可用空间最好保持在模型大小的 2 倍以上。因为 ollama create 过程会先复制一份模型数据（transferring model data），然后生成一个新的模型层（creating model layer），最后才删除临时副本。如果空间不足，导入就会失败。

第三方应用如何访问ollama

Ollama 默认提供了一套兼容 OpenAI 的 API，这意味着许多支持 OpenAI 接口的工具（比如浏览器翻译插件）可以直接调用本地的 Ollama 模型。以沉浸式翻译为例，你需要设置环境变量 OLLAMA_ORIGINS 来允许跨域访问。

最省事的办法是允许所有来源：

OLLAMA_ORIGINS=*

不过要注意，这样做任何应用都能访问你的 Ollama 服务，如果对安全性有顾虑，可以只开放特定的 origin，例如浏览器扩展的协议前缀：http://,https://,chrome-extension://,safari-extension://,moz-extension://,ms-browser-extension://。

设置好环境变量并重启 Ollama 后，在沉浸式翻译的配置里选择自定义 OpenAI API，填入地址 http://127.0.0.1:11434/v1，模型名填你导入的模型（比如 qwen:14b），就能在浏览器里直接体验本地翻译了。实际效果流畅度相当不错，不妨一试。