Ollama 云端模型教程：用同样的命令运行超大模型

本地可运行的模型受显卡内存限制。数百 B 参数的大模型，一般电脑根本装不下。Ollama 的云端模型让你使用相同的 ollama run 命令和相同的 API，把这些大模型交给 Ollama 的服务器运行。

本地模型 vs 云端模型

如何识别云端模型

在 ollama.com 的模型页面上，支持云端运行的模型会标记为 cloud，tag 名称中也会带有 cloud。你可以在 ollama.com 的模型搜索中筛选 Cloud 类别，查看当前提供的云端模型。

开始使用

1. 登录

ollama signin

按照提示在浏览器中登录 ollama.com 账号。新版 Ollama 在首次运行时也会引导你完成登录设置。

2. 运行

ollama run 模型名称:带有cloud的tag

使用方式与本地模型完全相同。在本地 API（http://localhost:11434）中，也可以直接使用云端模型的名称，Ollama 会自动将请求转发到云端。这意味着 Open WebUI 或你自己编写的程序无需任何修改就能使用云端模型。

直接调用云端 API

无需安装 Ollama，也可以直接调用 ollama.com 的 API：

1. 在 ollama.com 的账号设置中创建 API 密钥。

2. 设置环境变量：

   export OLLAMA_API_KEY="你的密钥"

3. 调用 API：

   curl https://ollama.com/api/chat \
     -H "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \
     -d '{
       "model": "云端模型名称",
       "messages": [{ "role": "user", "content": "你好" }],
       "stream": false
     }'

Python 包的用法：

import os
from ollama import Client

client = Client(
    host="https://ollama.com",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["OLLAMA_API_KEY"]},
)
response = client.chat(model="云端模型名称", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}])
print(response.message.content)

OpenAI 兼容端点为 https://ollama.com/v1。

不要将 API 密钥写在前端代码中，也不要提交到 Git。

列出当前可用的云端模型：

curl https://ollama.com/api/tags

用量与方案

云端模型有用量限制，你可以在 ollama.com 的账号设置中查看当前用量。详细方案请参阅官网的价格页面。云端模型也可能随时间淘汰，账号设置中会显示即将下架的模型；已下载到本地的模型不受影响。

隐私考量

使用云端模型时，提示词和回复会发送到 Ollama 的服务器处理。Ollama 表示不会使用这些数据训练模型，但如果你处理的是机密数据（客户个人信息、未公开的商业信息），请使用本地模型，或先确认公司的数据政策。

彻底停用云端功能

在只允许本地运算的环境中，可以停用所有云端功能（云端模型与网络搜索）：

OLLAMA_NO_CLOUD=1

设置方法见 环境变量与设置。

什么时候使用云端模型

• 本地模型的质量不够，需要更大的模型
• 笔记本电脑或没有独立显卡的电脑
• 想先试用大模型，再决定是否投资硬件

日常、大量或涉及机密数据的任务，仍然建议使用本地模型。

更新于 2026年10月12日