<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
    <channel>
        <title>云模型 on KnightLi的博客</title>
        <link>https://www.knightli.com/tags/%E4%BA%91%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link>
        <description>Recent content in 云模型 on KnightLi的博客</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
        <language>zh-cn</language>
        <lastBuildDate>Thu, 09 Apr 2026 18:42:32 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://www.knightli.com/tags/%E4%BA%91%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
        <title>Ollama 云模型是什么，怎么用</title>
        <link>https://www.knightli.com/2026/04/09/ollama-cloud-models-guide/</link>
        <pubDate>Thu, 09 Apr 2026 18:42:32 +0800</pubDate>
        
        <guid>https://www.knightli.com/2026/04/09/ollama-cloud-models-guide/</guid>
        <description>&lt;p&gt;如果你平时用 &lt;code&gt;Ollama&lt;/code&gt; 跑本地模型，应该很容易理解云模型。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;区别只有一个核心点：&lt;br&gt;
本地模型是在你的电脑上推理，云模型是在 Ollama 的云端推理，再把结果返回给你。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;云模型是什么&#34;&gt;云模型是什么
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Ollama 云模型保留了 Ollama 的调用方式，但把计算位置从本地换到了云端。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这样做的好处是：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;本地硬件压力更小&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;更容易使用本地机器跑不动的大模型&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;仍然可以沿用熟悉的 Ollama 工作流&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;h2 id=&#34;和本地模型的区别&#34;&gt;和本地模型的区别
&lt;/h2&gt;&lt;table&gt;
  &lt;thead&gt;
      &lt;tr&gt;
          &lt;th&gt;对比项&lt;/th&gt;
          &lt;th&gt;本地模型&lt;/th&gt;
          &lt;th&gt;云模型&lt;/th&gt;
      &lt;/tr&gt;
  &lt;/thead&gt;
  &lt;tbody&gt;
      &lt;tr&gt;
          &lt;td&gt;运行位置&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;本机&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;云端&lt;/td&gt;
      &lt;/tr&gt;
      &lt;tr&gt;
          &lt;td&gt;硬件要求&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;高&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;低&lt;/td&gt;
      &lt;/tr&gt;
      &lt;tr&gt;
          &lt;td&gt;延迟&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;更低&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;受网络影响&lt;/td&gt;
      &lt;/tr&gt;
      &lt;tr&gt;
          &lt;td&gt;隐私性&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;更强&lt;/td&gt;
          &lt;td&gt;请求会发送到云端&lt;/td&gt;
      &lt;/tr&gt;
  &lt;/tbody&gt;
&lt;/table&gt;
&lt;p&gt;如果你更在意隐私、低延迟和离线使用，本地模型更合适。&lt;br&gt;
如果你本地硬件不够，但又想体验更大的模型，云模型更方便。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;怎么识别云模型&#34;&gt;怎么识别云模型
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;当前 Ollama 的云模型一般会带 &lt;code&gt;-cloud&lt;/code&gt; 后缀，例如：&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;div class=&#34;chroma&#34;&gt;
&lt;table class=&#34;lntable&#34;&gt;&lt;tr&gt;&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;1
&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-text&#34; data-lang=&#34;text&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;gpt-oss:120b-cloud
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;&lt;p&gt;可用模型列表可能会变化，实际以 Ollama 官方页面为准。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;怎么用&#34;&gt;怎么用
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;先登录：&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;div class=&#34;chroma&#34;&gt;
&lt;table class=&#34;lntable&#34;&gt;&lt;tr&gt;&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;1
&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-bash&#34; data-lang=&#34;bash&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;ollama signin
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;&lt;p&gt;登录完成后，直接运行云模型：&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;div class=&#34;chroma&#34;&gt;
&lt;table class=&#34;lntable&#34;&gt;&lt;tr&gt;&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;1
&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-bash&#34; data-lang=&#34;bash&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;ollama run gpt-oss:120b-cloud
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;&lt;p&gt;如果你是在代码里调用，也可以配置 API Key：&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;div class=&#34;chroma&#34;&gt;
&lt;table class=&#34;lntable&#34;&gt;&lt;tr&gt;&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;1
&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-bash&#34; data-lang=&#34;bash&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;nb&#34;&gt;export&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;nv&#34;&gt;OLLAMA_API_KEY&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;your_api_key
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;&lt;p&gt;Python 示例：&lt;/p&gt;
&lt;div class=&#34;highlight&#34;&gt;&lt;div class=&#34;chroma&#34;&gt;
&lt;table class=&#34;lntable&#34;&gt;&lt;tr&gt;&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 1
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 2
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 3
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 4
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 5
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 6
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 7
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 8
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt; 9
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;10
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;11
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;12
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;13
&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;lnt&#34;&gt;14
&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;
&lt;td class=&#34;lntd&#34;&gt;
&lt;pre tabindex=&#34;0&#34; class=&#34;chroma&#34;&gt;&lt;code class=&#34;language-python&#34; data-lang=&#34;python&#34;&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;kn&#34;&gt;import&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;nn&#34;&gt;os&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;kn&#34;&gt;from&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;nn&#34;&gt;ollama&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;kn&#34;&gt;import&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;Client&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;n&#34;&gt;client&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;Client&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;(&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;    &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;host&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;https://ollama.com&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;,&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;    &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;headers&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;{&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;Authorization&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;:&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;Bearer &amp;#34;&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;o&#34;&gt;+&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;os&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;.&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;n&#34;&gt;environ&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;[&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;OLLAMA_API_KEY&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;]},&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;)&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;n&#34;&gt;messages&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;p&#34;&gt;[&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;    &lt;span class=&#34;p&#34;&gt;{&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;role&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;:&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;user&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;,&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;content&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;:&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;为什么天空是蓝色的？&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;}&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;]&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;&lt;span class=&#34;k&#34;&gt;for&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;part&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;ow&#34;&gt;in&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;client&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;.&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;n&#34;&gt;chat&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;(&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;gpt-oss:120b-cloud&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;,&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;messages&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;n&#34;&gt;messages&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;,&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;stream&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;kc&#34;&gt;True&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;):&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;line&#34;&gt;&lt;span class=&#34;cl&#34;&gt;    &lt;span class=&#34;nb&#34;&gt;print&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;(&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;n&#34;&gt;part&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;[&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;message&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;][&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;content&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;],&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;end&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;s2&#34;&gt;&amp;#34;&amp;#34;&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;,&lt;/span&gt; &lt;span class=&#34;n&#34;&gt;flush&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;o&#34;&gt;=&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;kc&#34;&gt;True&lt;/span&gt;&lt;span class=&#34;p&#34;&gt;)&lt;/span&gt;
&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/code&gt;&lt;/pre&gt;&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;&lt;h2 id=&#34;小结&#34;&gt;小结
&lt;/h2&gt;&lt;p&gt;Ollama 云模型可以理解成一句话：&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;命令基本没变，只是模型不在你本地跑了。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;如果你的电脑带不动大模型，但你又想继续用 Ollama 的方式调用模型，云模型就是一个很直接的方案。&lt;/p&gt;
</description>
        </item>
        
    </channel>
</rss>
