一、启动 Ollama

方案一：PowerShell 续行符

docker run -d `
  --name ollama `
  -p 11434:11434 `
  -v ollama:/root/.ollama `
  --restart=always `
  ollama/ollama

方案二：单行执行（推荐）

docker run -d --name ollama -p 11434:11434 -v ollama:/root/.ollama --restart=always ollama/ollama

二、确认并拉取模型

第一步：确认模型是否存在

在 CMD 里执行：

docker exec ollama ollama list

检查输出中是否有 bge-m3。如果是空的或只有其他模型，请执行下一步。

第二步：拉取模型

docker exec ollama ollama pull bge-m3

注意：务必盯紧日志，看到success才算成功。

正常流程如下：

pulling manifest
pulling 4c4d9b... 100% ████████████████ 2.2 GB
pulling manifest ok
verifying sha256 ok
success

若拉取卡死或报错，通常是 Docker Desktop 内存不足或网络代理问题。

第三步：验证模型

拉取完成后立即检查：

docker exec ollama ollama list

确认看到以下内容：

NAME        ID      SIZE    MODIFIED
bge-m3:latest   ...   2.2 GB   ...

低配方案：bge-small-zh-v1.5

若机器内存小于 8GB，请改用 512 维模型：

docker exec ollama ollama pull bge-small-zh-v1.5

三、测试向量接口

PowerShell 写法

Invoke-RestMethod `
  -Uri "http://localhost:11434/api/embeddings" `
  -Method Post `
  -ContentType "application/json" `
  -Body '{"model":"bge-m3","prompt":"测试向量"}'

CMD 写法

curl.exe http://localhost:11434/api/embeddings ^
  -H "Content-Type: application/json" ^
  -d "{""model"":""bge-m3"",""prompt"":""测试向量""}"

四、Windows 环境配置

启用 WSL2

wsl --set-default-version 2

Docker Desktop 资源配置

进入 Settings -> Resources -> Advanced：

• Memory：建议 6GB 以上（bge-m3）或 4GB 以上（bge-small）

• CPUs：建议 4 核以上

• 勾选 Use WSL 2 instead of Hyper-V

• 取消 Windows containers

五、常见问题

模型未找到

model "bge-m3" not found, try pulling it first

解决：执行 docker exec ollama ollama list确认模型存在，不存在则重新 pull。

JSON 解析错误

invalid character 'm' looking for beginning of object key string

原因：PowerShell 单引号未被解析。

解决：使用上文 Invoke-RestMethod 写法。

拉取模型卡死

解决：进入容器内部拉取，或更换网络环境。

docker exec -it ollama ollama pull bge-m3

六、数据说明

• 模型存储：Docker Named Volume (ollama:/root/.ollama)

• 物理路径：\wsl$\docker-desktop-data...\volumes\ollama_data

• 内存占用：模型加载消耗宿主机物理内存，可通过 docker stats ollama 查看

七、服务验证

# 检查容器存活
curl.exe http://localhost:11434
# 返回 {} 即正常

# 查看已安装模型
docker exec ollama ollama list