ollama服务默认以ollama用户启动运行在后台直接使用ollama pull 下载模型时，它会存于下，执行：20K/usr/share/ollama/.ollama/models/manifests 4 .4G/usr/share/ollama/.ollama/models/blobs 4 .4G/usr/share/ollama/.ollama/models/第一种方式：第二种方式：在执行

【代码】Linux离线安装ollama及注册模型。

如果网速太慢，下载老断，可直接下载zip。

虽然可以通过手动编写 Dockerfile 构建镜像，但过程繁琐（需要配置 VNC、桌面环境等）。更推荐使用现成方案如 KasmWeb，它提供开箱即用的 Ubuntu 桌面镜像，支持：一键部署和网页直接访问，这种方案既保留了容器的轻量化优势，又提供了完整的图形化体验，是开发、测试的理想选择。

但我还遇到另一个大坑：运行时仍然报错！折腾了我好久，原来是c++的opnecv版本跟python的opencv-python不一致导致的，解决就是尽量。的操作，解决了编译问题。

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