RHEL 10.1 从零部署 Ollama + Gemma4:e4b + Hermes Agent

本文档适用于在 Red Hat Enterprise Linux 10.1 虚拟机中，完全本地、零 API 费用地部署：

  • Ollama
  • gemma4:e4b 本地模型
  • Hermes Agent
  • 通过 Hermes 接入本地 Ollama 模型

目标环境：

  • 系统：Red Hat Enterprise Linux 10.1
  • 虚拟机配置：4 vCPU / 6GB RAM
  • 模型运行方式：CPU + swap
  • 费用：不使用 OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Nous Portal、Ollama Cloud 等付费 API

重要说明：6GB 内存跑 gemma4:e4b 属于极限方案。可以尝试运行，但速度会很慢，系统可能明显卡顿。swap 只能防止内存不足导致程序直接退出，不能替代真实内存性能。

1. 推荐虚拟机设置

在虚拟机软件中建议这样设置：

项目 推荐值
CPU 4 核，能给 6-8 核更好
内存 当前 6GB 可尝试，推荐 16GB 以上
磁盘 最少 60GB，推荐 100GB
磁盘类型 SSD/NVMe 上的虚拟磁盘
网络 NAT 即可
固件 UEFI

如果宿主机使用机械硬盘，不建议靠 swap 跑模型，体验会非常差。

2. 系统初始化

登录 RHEL 10.1 后，先更新系统：

sudo dnf update -y

安装基础工具：

sudo dnf install -y curl git tar gzip xz zstd ca-certificates findutils which procps-ng

确认系统资源：

free -h
df -h
nproc

3. 配置大 swap

由于当前虚拟机只有 6GB 内存，建议创建 24GB swap 文件。

查看当前 swap：

swapon --show
free -h

创建 swap 文件：

sudo fallocate -l 24G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

确认 swap 已启用：

swapon --show
free -h

设置开机自动启用：

echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

降低系统主动使用 swap 的倾向：

echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee /etc/sysctl.d/99-local-swappiness.conf
sudo sysctl --system

再次确认：

cat /proc/sys/vm/swappiness

正常应输出：

10

4. 安装 Ollama

国内网络环境下，官方安装脚本可能在下载 Ollama 压缩包时非常慢。推荐先在 Windows 宿主机浏览器中下载压缩包，再传到 RHEL 虚拟机中手动安装。

下载地址：

https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tar.zst

假设下载后的文件已经传到 RHEL 的 /root/ollama-linux-amd64.tar.zst。

进入文件所在目录：

cd /root
ls -lh ollama-linux-amd64.tar.zst

安装解压工具：

sudo dnf install -y zstd tar

解压到 /usr/local：

sudo tar -C /usr/local -I zstd -xf ollama-linux-amd64.tar.zst

查找 Ollama 可执行文件：

find /usr/local -name ollama -type f

如果看到 /usr/local/bin/ollama，创建系统命令软链接：

sudo ln -sf /usr/local/bin/ollama /usr/bin/ollama

查看版本：

ollama -v

创建 systemd 服务：

sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service >/dev/null <<'EOF'
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=root
Group=root
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434"

[Install]
WantedBy=default.target
EOF

启动 Ollama 服务：

sudo systemctl enable --now ollama

查看服务状态：

systemctl status ollama --no-pager

如果你网络能直接访问 Ollama，也可以使用官方安装脚本作为替代方式：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

测试 Ollama API：

curl http://localhost:11434/api/tags

如果能返回 JSON，说明 Ollama 服务正常。

5. 配置 Ollama context

Hermes Agent 使用工具时会占用较多上下文。先配置 Ollama 默认上下文长度为 64000。

编辑 systemd 覆盖配置：

sudo systemctl edit ollama

填入以下内容：

[Service]
Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000"

在这里插入图片描述

保存后执行：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

确认服务恢复：

systemctl status ollama --no-pager

如果 6GB 内存 + swap 下运行特别慢，可以后续把 64000 改成 32768 或 16384，速度和稳定性会更好，但 Hermes 的长任务能力会变弱。

在这里插入图片描述

6. 下载并测试 Gemma4:e4b

拉取模型：

ollama pull gemma4:e4b

在这里插入图片描述

运行模型：

ollama run gemma4:e4b

进入交互界面后输入：

你好，请用中文简单介绍你自己。

在这里插入图片描述

这里加载很慢，由于配置很低，所以需要多等一会儿时间

如果模型能回复，说明模型可用。

另开一个终端查看模型状态：

ollama ps

重点看：

  • 模型名是否是 gemma4:e4b
  • CONTEXT 是否接近设置值
  • CPU/内存是否已经明显吃满

退出 Ollama 交互：

/bye

这里因为加载恢复很慢，换成更小的gemma4:e2b模型

重启 Ollama，清掉当前加载状态：

sudo systemctl restart ollama

把 context 也建议先降到 16384，更适合你这个内存：

sudo systemctl edit ollama

填或改成：

[Service] Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384"

保存后：

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart ollama

然后拉取 e2b：

ollama pull gemma4:e2b

运行测试：

ollama run gemma4:e2b

进去后输入：

你好，用中文简单介绍你自己。

后面 Hermes 里模型名也改成：

gemma4:e2b

Base URL 还是：

http://localhost:11434/v1

如果 gemma4:e2b 还是慢，再把 context 降到：

[Service] Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192"

在这里插入图片描述

7. 安装 Hermes Agent

国内网络环境下，Hermes 官方安装脚本可能会卡在 GitHub clone。推荐先在 Windows 下载源码包，再传到 RHEL 手动安装。

Windows 下载地址：

https://github.com/NousResearch/hermes-agent/archive/refs/heads/main.tar.gz

假设文件已传到 RHEL：

/root/hermes-agent-main.tar.gz

解压到 /usr/local/lib/hermes-agent：

cd /root
rm -rf /usr/local/lib/hermes-agent
tar -xzf hermes-agent-main.tar.gz -C /usr/local/lib
mv /usr/local/lib/hermes-agent-main /usr/local/lib/hermes-agent
cd /usr/local/lib/hermes-agent

使用安装脚本前面已安装好的 uv 创建环境并安装依赖：

/root/.local/bin/uv sync --extra all --locked

如果这一步成功，会看到类似：

Installed ... packages
hermes-agent==0.14.0

创建全局 hermes 命令。注意 Hermes 实际环境目录是 .venv，不是 venv：

cat >/usr/local/bin/hermes <<'EOF'
#!/usr/bin/env bash
unset PYTHONPATH PYTHONHOME
exec /usr/local/lib/hermes-agent/.venv/bin/hermes "$@"
EOF

chmod +x /usr/local/bin/hermes

检查 Hermes：

hermes --version
hermes doctor

如果输出 Hermes Agent v0.14.0，说明安装成功。

如果 hermes doctor 提示缺少 ~/.hermes/.env，继续执行：

hermes setup

配置时选择本地 OpenAI-compatible endpoint：

Base URL: http://localhost:11434/v1
API Key: ollama
Model: gemma4:e2b
Context length: 8192

8. 让 Hermes 接入本地 Ollama

Ollama 提供 OpenAI-compatible API，地址是：

http://localhost:11434/v1

方式一：使用 Ollama 的 Hermes 启动方式

可以先尝试：

ollama launch hermes --model gemma4:e2b

如果能正常进入 Hermes，就优先使用这种方式。

方式二：通过 Hermes 选择自定义模型

运行：

hermes model

选择自定义 endpoint 或 self-hosted provider，然后填写：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Provider: custom / self-hosted / OpenAI-compatible
Base URL: http://localhost:11434/v1
API Key: 留空，或随便填一个本地占位值
Model: gemma4:e2b
Context length: 64000

如果 Hermes 要求 API key 非空，可以填：

ollama

这是本地占位值，不会产生费用。

完整配置如下：
在这里插入图片描述

方式三：手动编辑 Hermes 配置

如果上面的交互配置不可用，可以查找 Hermes 配置目录：

ls -la ~/.hermes

常见配置文件可能是：

~/.hermes/config.yaml

可参考以下配置：

model:
  default: gemma4:e4b
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  api_key: ollama
  context_length: 64000

不同 Hermes 版本的配置字段可能略有变化。如果 Hermes 提供 hermes model，优先使用交互式配置。

9. 启动 Hermes

确保 Ollama 服务正在运行：

systemctl status ollama --no-pager

启动 Hermes：

hermes

在这里插入图片描述

测试输入：

请用中文回复：你现在是否正在使用本地 Ollama 模型？

报错了

在这里插入图片描述

这是 Hermes 的限制：它要求主模型至少 64K context。你刚刚填了 8192，所以 Hermes 拒绝启动。

方案 A：先骗过 Hermes，能跑起来

编辑配置：

vi ~/.hermes/config.yaml

找到 model: 这一段，加上或改成：

model:
  default: gemma4:e2b
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  api_key: ollama
  api_mode: chat_completions
  context_length: 64000

在这里插入图片描述

保存后再启动：

hermes

这个能绕过 Hermes 的 64K 检查，但你的机器还是慢。短问题可以用，长任务容易卡。

在这里插入图片描述

现在我们尝试对话，可以了，但是每次回复都很慢，由于内部需要加载大量的skills，所以ollama跑模型加载初始化都很慢，接着调用第三方的云端模型。

同时另开终端观察 Ollama：

ollama ps

如果看到 gemma4:e4b 正在运行，说明 Hermes 已经接入本地 Ollama。

9.1 可选：使用 API Key 调用云端模型加速

如果本地 gemma4:e2b 初始化和回答都很慢，可以改用云端 API。这样速度通常会快很多，但可能产生费用，具体以 API 服务商计费为准。

下面命令会直接写入 ~/.hermes/config.yaml 和 ~/.hermes/.env。只需要把 YOUR_API_KEY_HERE 改成自己的 key，把 MODEL_NAME_HERE 改成对应平台的模型名。

方式一：OpenAI API
mkdir -p ~/.hermes

cat > ~/.hermes/.env <<'EOF'
OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
EOF

cat > ~/.hermes/config.yaml <<'EOF'
model:
  default: MODEL_NAME_HERE
  provider: openai
  base_url: https://api.openai.com/v1
  api_key_env: OPENAI_API_KEY
  api_mode: chat_completions
  context_length: 128000
EOF

hermes doctor
hermes
方式二：OpenRouter
mkdir -p ~/.hermes

cat > ~/.hermes/.env <<'EOF'
OPENROUTER_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
EOF

cat > ~/.hermes/config.yaml <<'EOF'
model:
  default: MODEL_NAME_HERE
  provider: openrouter
  base_url: https://openrouter.ai/api/v1
  api_key_env: OPENROUTER_API_KEY
  api_mode: chat_completions
  context_length: 128000
EOF

hermes doctor
hermes
方式三：任意 OpenAI-compatible API

如果服务商提供 OpenAI-compatible endpoint，可以使用这个通用模板：

mkdir -p ~/.hermes

cat > ~/.hermes/.env <<'EOF'
CUSTOM_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
EOF

cat > ~/.hermes/config.yaml <<'EOF'
model:
  default: MODEL_NAME_HERE
  provider: custom
  base_url: https://YOUR_API_BASE_URL/v1
  api_key_env: CUSTOM_API_KEY
  api_mode: chat_completions
  context_length: 128000
EOF

hermes doctor
hermes
方式四：阿里云百炼 DashScope

阿里云百炼支持 OpenAI-compatible 接口，可以直接作为 Hermes 的 custom provider 使用。

只需要把 YOUR_BAILIAN_API_KEY_HERE 改成自己的百炼 API Key：

mkdir -p ~/.hermes

cp ~/.hermes/config.yaml ~/.hermes/config.yaml.bak.$(date +%Y%m%d%H%M%S) 2>/dev/null || true

cat > ~/.hermes/config.yaml <<'EOF'
model:
  default: qwen-plus
  provider: custom
  base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  api_key: YOUR_BAILIAN_API_KEY_HERE
  api_mode: chat_completions
  context_length: 128000
EOF

hermes doctor
hermes

常用模型名：

qwen-turbo
qwen-plus
qwen-max

推荐先用 qwen-plus。如果想更省，可以换成 qwen-turbo；如果想更强，可以换成 qwen-max。

如果要切回本地 Ollama，把配置改回：

mkdir -p ~/.hermes

cat > ~/.hermes/config.yaml <<'EOF'
model:
  default: gemma4:e2b
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  api_key: ollama
  api_mode: chat_completions
  context_length: 64000
EOF

hermes doctor
hermes

在这里插入图片描述

10. 确保完全不花钱

配置 Hermes 时不要选择：

  • OpenAI
  • Anthropic
  • OpenRouter
  • Nous Portal
  • Ollama Cloud
  • Gemini API
  • Groq
  • Together AI
  • Fireworks AI

只使用：

http://localhost:11434/v1

本地模型：

gemma4:e4b

确认没有设置云 API key：

env | grep -Ei 'OPENAI|ANTHROPIC|OPENROUTER|GEMINI|GOOGLE|NOUS|TOGETHER|FIREWORKS'

如果输出了相关 key，可以临时取消：

unset OPENAI_API_KEY
unset ANTHROPIC_API_KEY
unset OPENROUTER_API_KEY
unset GEMINI_API_KEY
unset GOOGLE_API_KEY

11. 性能优化建议

当前 4 核 6GB + swap 的重点是让系统尽量稳定。

建议关闭不必要的桌面环境和后台程序。如果使用 RHEL Server 无桌面版，会比带 GUI 的系统更适合。

查看内存：

free -h

查看 swap 使用：

swapon --show

查看 CPU 和内存占用：

top

如果响应非常慢，可以降低 context：

推荐直接覆盖 systemd drop-in 配置，不需要进入编辑器：

sudo mkdir -p /etc/systemd/system/ollama.service.d

sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf >/dev/null <<'EOF'
[Service]
Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192"
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

systemctl show ollama -p Environment

最后一行应该看到：

Environment=OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192

如果仍然太慢，可以继续降到 4096：

sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf >/dev/null <<'EOF'
[Service]
Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=4096"
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
systemctl show ollama -p Environment

12. 低内存替代方案

如果 gemma4:e4b 实际不可用，建议先换更小模型验证完整流程：

ollama pull gemma4:e2b
ollama run gemma4:e2b

Hermes 中把模型名改为：

gemma4:e2b

如果 gemma4:e2b 也慢，可以使用更小模型先测试 Hermes 接入链路：

ollama pull gemma3:1b
ollama run gemma3:1b

Hermes 模型名改为：

gemma3:1b

13. 常见问题

13.1 curl localhost:11434 失败

检查服务：

systemctl status ollama --no-pager

重启：

sudo systemctl restart ollama

查看日志：

journalctl -u ollama -n 100 --no-pager

13.2 ollama pull 很慢

确认虚拟机网络正常：

curl -I https://ollama.com

如果 DNS 有问题，检查虚拟机网络模式是否为 NAT，以及 RHEL 是否能访问外网。

13.3 模型运行时系统卡住

这是 6GB 内存 + swap 下的常见现象。

可以尝试：

sudo systemctl restart ollama

降低 context：

sudo systemctl edit ollama

把 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 改小，例如：

[Service]
Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=16384"

然后：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

13.4 Hermes 不走 Ollama，提示云模型错误

重新配置：

hermes model

确保 base URL 是：

http://localhost:11434/v1

模型名是：

gemma4:e4b

不要选择 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 等云服务。

13.5 Hermes 要求 API key

本地 Ollama 不需要真实 key。如果界面强制要求，填：

ollama

13.6 提示模型不存在

确认模型已拉取：

ollama list

如果没有：

ollama pull gemma4:e4b

14. 完整命令速查

以下命令适合全新 RHEL 10.1 环境按顺序执行。

sudo dnf update -y
sudo dnf install -y curl git tar gzip xz zstd ca-certificates findutils which procps-ng

sudo fallocate -l 24G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab
echo 'vm.swappiness=10' | sudo tee /etc/sysctl.d/99-local-swappiness.conf
sudo sysctl --system

cd /root
# 先在 Windows 下载 https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tar.zst
# 再把文件传到 RHEL 的 /root/ollama-linux-amd64.tar.zst
ls -lh ollama-linux-amd64.tar.zst
sudo tar -C /usr/local -I zstd -xf ollama-linux-amd64.tar.zst
find /usr/local -name ollama -type f
sudo ln -sf /usr/local/bin/ollama /usr/bin/ollama
ollama -v

sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service >/dev/null <<'EOF'
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=root
Group=root
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434"

[Install]
WantedBy=default.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now ollama

sudo systemctl edit ollama

在 editor 中填入：

[Service]
Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000"

然后继续：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

ollama pull gemma4:e4b
ollama run gemma4:e4b

cd /root
# 先在 Windows 下载 https://github.com/NousResearch/hermes-agent/archive/refs/heads/main.tar.gz
# 再把文件传到 RHEL 的 /root/hermes-agent-main.tar.gz
rm -rf /usr/local/lib/hermes-agent
tar -xzf hermes-agent-main.tar.gz -C /usr/local/lib
mv /usr/local/lib/hermes-agent-main /usr/local/lib/hermes-agent
cd /usr/local/lib/hermes-agent
/root/.local/bin/uv sync --extra all --locked

cat >/usr/local/bin/hermes <<'EOF'
#!/usr/bin/env bash
unset PYTHONPATH PYTHONHOME
exec /usr/local/lib/hermes-agent/.venv/bin/hermes "$@"
EOF
chmod +x /usr/local/bin/hermes

hermes doctor
hermes setup
hermes model
hermes

Hermes 模型配置填写：

Base URL: http://localhost:11434/v1
API Key: ollama
Model: gemma4:e4b
Context length: 64000

15. 最终验证

执行：

ollama ps

再执行：

hermes

在 Hermes 中输入：

请用中文回答，并说明你当前是否通过本地 Ollama 模型运行。

如果 Hermes 正常回复，并且 ollama ps 里显示 gemma4:e4b 正在运行，则部署完成。

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