背景
ollama 模型和相关配置文件默认都放在 models 文件夹下，想要把指定模型迁移到其他电脑比较麻烦，所以就有了该工具。还有就是模型下载本身就慢，一次下载多台使用减少下载次数。最重要的是公司电脑下载快，家里下载慢，在公司下载拷贝回家用 😄
如何使用
下载地址：
命令
ollamab 模型名称+型号（和 ollama 名称列表一致） 输出路径 (可选)
ollamab.exe qwen:0.5b D:/
执行结果
D:\code\private\model-backup>ollamab.exe qwen:0.5b
模型路径: D:\ai\.ollama\models
开始打包，耐心等待…………
添加到 ZIP 中: blobs\sha256-fad2a06e4cc705c2fa8bec5477ddb00dc0c859ac184c34dcc5586663774161ca
添加到 ZIP 中: blobs\sha256-41c2cf8c272f6fb0080a97cd9d9bd7d4604072b80a0b10e7d65ca26ef5000c0c
添加到 ZIP 中: blobs\sha256-1da0581fd4ce92dcf5a66b1da737cf215d8dcf25aa1b98b44443aaf7173155f5
添加到 ZIP 中: blobs\sha256-f02dd72bb2423204352eabc5637b44d79d17f109fdb510a7c51455892aa2d216
添加到 ZIP 中: manifests\registry.ollama.ai\library\qwen\0.5b
zip文件创建成功: qwen-0.5b.zip
目标电脑
将打包的 zip 拷贝到目标电脑 models 下直接解压到当前目录即可
ollama
ollama list 输出所有模型命令
NAME ID SIZE MODIFIED
gemma2:9b ff02c3702f32 5.4 GB 5 hours ago
phi:2.7b e2fd6321a5fe 1.6 GB 5 hours ago
qwen:7b 2091ee8c8d8f 4.5 GB 4 days ago
qwen:0.5b b5dc5e784f2a 394 MB 4 days ago
llama3.1:8b 46e0c10c039e 4.9 GB 5 days ago
deepseek-r1:1.5b a42b25d8c10a 1.1 GB 6 days ago
deepseek-r1:7b 0a8c26691023 4.7 GB 8 days ago
Ollama 在 Windows 上存储文件在几个不同的位置。您可以通过以下步骤查看它们：
-
按 <cmd>+R 键并输入：
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explorer %LOCALAPPDATA%\Ollama ：包含日志和下载的更新
-
app.log：最近的 GUI 应用程序日志
-
server.log：最近的服务器日志
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upgrade.log：升级日志输出
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explorer %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama：包含二进制文件（安装器将其添加到用户 PATH 中）
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explorer %HOMEPATH%\.ollama：包含模型和配置
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explorer %TEMP%：包含临时执行文件，在一个或多个 ollama* 目录中
源码
package main
import (
"archive/zip"
"encoding/json"
"fmt"
"io"
"log"
"os"
"path/filepath"
"runtime"
"strings"
)
var modelPath = ""
func init() {
models := os.Getenv("OLLAMA_MODELS")
if len(models) > 0 {
modelPath = models
} else {
if runtime.GOOS == "windows" {
home, err := os.UserHomeDir()
if err != nil {
log.Panicln("获取用户主目录失败:", err)
}
modelPath = filepath.Join(home, ".ollama", "models")
} else {
modelPath = filepath.Join("/usr/share/ollama/", ".ollama", "models")
}
}
fmt.Println("模型路径:", modelPath)
}
func addToZip(zipWriter *zip.Writer, filePath, baseFolder string) error {
relativePath, err := filepath.Rel(baseFolder, filePath)
if err != nil {
return err
}
fmt.Println("添加到 ZIP 中:", relativePath)
info, err := os.Stat(filePath)
if err != nil {
return err
}
if info.IsDir() {
_, err := zipWriter.Create(relativePath + "/")
return err
}
fileInZip, err := zipWriter.Create(relativePath)
if err != nil {
return err
}
file, err := os.Open(filePath)
if err != nil {
return err
}
defer file.Close()
_, err = io.Copy(fileInZip, file)
return err
}
func blobsPath(modelDataPath, basePath string) []string {
file, err := os.ReadFile(modelDataPath)
if err != nil {
fmt.Println("model data 文件读取错误！", err)
}
var modelData map[string]interface{}
var blobsPath []string
err = json.Unmarshal(file, &modelData)
if err != nil {
fmt.Println("model data 转换错误！", err)
}
layers := modelData["layers"].([]interface{})
layers = append(layers, modelData["config"].(interface{}))
for _, layer := range layers {
item := layer.(map[string]interface{})
digest := item["digest"].(string)
digest = strings.ReplaceAll(digest, ":", "-")
join := filepath.Join(basePath, "blobs", digest)
fileInfo, _ := os.Stat(join)
if fileInfo != nil {
blobsPath = append(blobsPath, join)
}
}
return blobsPath
}
func build(name string, output string, folderPaths []string) {
fmt.Println("开始打包，耐心等待…………")
zipFilePath := filepath.Join(output, name)
zipFile, err := os.Create(zipFilePath)
if err != nil {
fmt.Println("创建zip文件失败:", err)
return
}
defer zipFile.Close()
zipWriter := zip.NewWriter(zipFile)
defer zipWriter.Close()
for _, filePath := range folderPaths {
err := addToZip(zipWriter, filePath, modelPath)
if err != nil {
fmt.Println("添加文件到zip失败:", err)
return
}
}
fmt.Println("zip文件创建成功:", zipFilePath)
}
func main() {
args := os.Args[1:]
if len(args) == 0 {
fmt.Println("参数: ollamab 名称:型号（必填） 指定输出路径，默认输出当前路径（可选）")
fmt.Println("示例: ollamab deepseek-r1:1.5b ")
fmt.Println("示例: ollamab deepseek-r1:1.5b D:/models")
fmt.Println("示例: ollamab lrs33/bce-embedding-base_v1:latest")
return
}
arg := strings.Split(args[0], ":")
name := arg[0]
version := arg[1]
output := "./"
if len(args) == 2 {
output = args[1]
}
library := filepath.Join(modelPath, "manifests", "registry.ollama.ai", "library", name, version)
contains := strings.Contains(name, "/")
if contains {
libs := strings.Split(name, "/")
library = filepath.Join(modelPath, "manifests", "registry.ollama.ai", libs[0], libs[1], version)
name = strings.ReplaceAll(name, "/", "-")
}
folderPaths := blobsPath(library, modelPath)
folderPaths = append(folderPaths, library)
build(fmt.Sprintf("%s-%s.zip", name, version), output, folderPaths)
}
更新说明
详情见 #16
- 解决用户自己分享的模型备份路径问题
- 模型
config 配置文件未拷贝导致 ollama list 未显示迁移模型，需要执行 ollama run 模型
- Linux 下默认模型路径未处理
[复制链接]
发表于 2025-2-14 16:42
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发表于 2025-2-14 17:11
