
Ollama działa lokalnie, lecz model chmurowy wymaga osobnego wyboru

Aby uruchomić model lokalnie w Ollamie, zainstaluj aplikację, pobierz model poleceniem ollama pull, rozpocznij rozmowę przez ollama run i wyślij żądanie do lokalnego API z tą samą nazwą modelu. Przewodnik Google dla Gemmy opisuje instalację Ollamy, pobieranie modelu, rozmowę w terminalu oraz wywołanie lokalnej usługi.
Ollama udostępnia również modele zdalne. Dokumentacja Ollamy o chmurze opisuje ich osobny wybór w aplikacji lub terminalu oraz bezpośrednie żądania do usługi internetowej. Dlatego przy podłączaniu własnego kodu sprawdzaj zarówno adres usługi, jak i nazwę modelu: połączenie z localhost samo w sobie nie dowodzi, gdzie wykonywane są obliczenia.
Zainstaluj Ollamę i uruchom usługę
Pobierz Ollamę ze strony producenta i wybierz instalator dla Windows, macOS albo Linux. Po instalacji otwórz nowe okno terminala i wpisz ollama --version. Odpowiedź z wersją programu oznacza, że terminal rozpoznaje polecenie. Jeśli go nie rozpoznaje, sprawdź, czy ścieżka do pliku wykonywalnego Ollamy znajduje się w systemowej zmiennej PATH; samo ponowne pobranie modelu tego problemu nie rozwiąże.
Otwórz aplikację Ollama, aby jej lokalna usługa mogła przyjmować żądania. W Linuksie, jeśli usługa nie została uruchomiona przez instalator, wpisz ollama serve w osobnym terminalu i pozostaw ten proces działający na czas próby API. Rozdzielenie programu wiersza poleceń i usługi jest istotne: terminal może rozpoznawać ollama --version, choć klient HTTP nadal nie zdoła połączyć się z serwerem.
Pobierz dokładny wariant i sprawdź rozmowę
Instalator Ollamy domyślnie nie zawiera modeli. W tym przykładzie wpisz ollama pull gemma4:e2b i poczekaj na zakończenie pobierania. Następnie uruchom ollama list. Na liście powinien znaleźć się identyfikator gemma4:e2b; zachowaj jego pełne brzmienie, łącznie z częścią po dwukropku. Polecenie ollama pull gemma4 wybiera domyślny wariant Gemmy, więc nie jest zamiennikiem polecenia wskazującego konkretnie gemma4:e2b.
Teraz wpisz ollama run gemma4:e2b i zadaj krótkie pytanie, na przykład „Napisz jedno zdanie po polsku”. Pojawienie się odpowiedzi pokazuje, że model daje się wywołać z terminala; rozmowę zakończysz przez /bye. Polecenie ollama run może też pobrać model, jeżeli nie ma go jeszcze na komputerze, lecz wcześniejsze ollama pull i ollama list pozwalają oddzielnie sprawdzić pobranie od samej rozmowy.
Wybór wariantu ma znaczenie dla dostępnej pamięci i tempa odpowiedzi. Gdy urządzenie nie ma dość pamięci graficznej, Ollama może korzystać z pamięci systemowej, co bywa wolniejsze. Nie zakładaj więc, że odpowiedź pojawi się równie szybko na każdym komputerze. Jeśli wybierzesz inny lokalny model, używaj jego dokładnej nazwy konsekwentnie w terminalu i w aplikacji.
Wyślij żądanie do lokalnego API
Rozmowa w terminalu sprawdza model, ale własna aplikacja będzie komunikować się przez HTTP. Wyślij żądanie POST pod adres http://localhost:11434/api/chat. W polu model wpisz identyfikator widoczny po ollama list, a w messages przekaż wiadomość użytkownika. Ustawienie stream na false zwraca odpowiedź jako jeden obiekt JSON, co upraszcza pierwszy test odczytu.
W terminalu używającym składni powłoki Unix wpisz: curl http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"gemma4:e2b","messages":[{"role":"user","content":"Napisz jedno zdanie po polsku."}],"stream":false}'
W Windows PowerShell ten sam test możesz wykonać poleceniem: Invoke-RestMethod -Uri 'http://localhost:11434/api/chat' -Method Post -ContentType 'application/json' -Body (@{model='gemma4:e2b';messages=@(@{role='user';content='Napisz jedno zdanie po polsku.'});stream=$false} | ConvertTo-Json -Depth 4)
W odpowiedzi interfejsu /api/chat tekst modelu znajduje się w polu message.content. Błąd wskazujący nieznany model oznacza, że trzeba porównać wartość model w żądaniu z wynikiem ollama list; inny tag to inne wskazanie. Błąd połączenia wymaga sprawdzenia działania usługi Ollamy oraz adresu klienta. Dla lokalnego żądania z pobranym modelem nie potrzebujesz klucza API do usługi chmurowej.
Odróżnij model lokalny od chmurowego
Przy korzystaniu z aplikacji lub terminala Ollamy wariant z końcówką :cloud oznacza wybór modelu zdalnego. Bezpośrednie wywołanie chmurowego API ma z kolei adres https://ollama.com/api i wymaga klucza. To dwa różne sposoby dostępu do chmury, dlatego samej końcówki :cloud nie należy szukać w każdym żądaniu zdalnym. W konfiguracji lokalnej sprawdzaj razem adres localhost i identyfikator modelu wcześniej pobranego oraz widocznego na liście.
Jeśli projekt wymaga wyłączenia funkcji chmurowych Ollamy, FAQ Ollamy o trybie lokalnym podaje ustawienie disable_ollama_cloud na true w pliku ~/.ollama/server.json albo zmienną środowiskową OLLAMA_NO_CLOUD=1. Po zmianie uruchom usługę ponownie; w jej logach powinien pojawić się komunikat Ollama cloud disabled: true. Ustawienie wyłącza zarówno modele chmurowe Ollamy, jak i jej wyszukiwanie w sieci. Zmienna środowiskowa musi dotyczyć procesu uruchamiającego usługę, a nie wyłącznie osobnego okna terminala z klientem.
Podłącz własną aplikację
W kliencie HTTP ustaw bazowy adres http://localhost:11434/api i wysyłaj żądania POST do ścieżki /chat. Przekazuj tablicę messages z rolą user oraz tekstem pytania, a w polu model zapisuj dokładny identyfikator pobranego wariantu. Odczytuj treść odpowiedzi z message.content. Jeśli biblioteka klienta automatycznie dokleja ścieżkę endpointu do adresu bazowego, wpisz ją tylko w jednym miejscu, aby uniknąć błędnego adresu.
Adres usługi i nazwę modelu trzymaj jako osobne ustawienia aplikacji. Dzięki temu przy zmianie środowiska łatwo zauważyć, że lokalny adres został zestawiony z innym modelem albo że kod kieruje żądania do usługi internetowej. Wyślij z aplikacji krótkie pytanie użyte wcześniej w terminalu: odpowiedź pokaże, czy własny kod poprawnie zbudował żądanie i odczytał wynik z lokalnego endpointu.
Przeczytaj także:
Powiązane artykuły


Cloudflare oddaje agentom 2900 poleceń — logowanie nadal wymaga człowieka

OBS Studio czy StreamYard? Gość bez instalacji kosztuje utratę kontroli

Pakiet npm ma zielony znacznik? To dopiero początek weryfikacji

Cursor czy GitHub Copilot? Tańszy plan nie zawsze oznacza tańsze agenty

Sekrety w Docker Compose: zmienna środowiskowa może trafić do logów
Zapisz się do naszego newslettera
Otrzymuj najnowsze wiadomości o Web3, AI i kryptowalutach prosto na swoją skrzynkę.