【技术底稿 10】16G Ubuntu 服务器手动部署 Ollama 0.20.4 全流程（避坑 HTTP2 错误）

一、环境说明

• 系统：Ubuntu 22.04 LTS
• 内存：16GB
• 安装方式：手动二进制部署（非官方脚本、非 Docker）
• 适用场景：本地大模型推理、RAG 向量知识库、个人 DevOps 平台底层环境

二、前置准备

安装包：ollama-linux-amd64.tar.zst采用离线包部署，避开官方 curl 脚本下载慢、HTTP2 framing error 等网络问题。

三、安装步骤

1. 安装 zst 解压工具

bash

运行

sudo apt update && sudo apt install zstd -y

2. 解压安装包

bash

运行

# 解压 zst 为 tar zstd -d ollama-linux-amd64.tar.zst # 解压 tar 包 tar -xf ollama-linux-amd64.tar

3. 移动到系统目录并赋权

bash

运行

sudo mv bin/ollama /usr/local/bin/ sudo chmod +x /usr/local/bin/ollama

4. 验证安装版本

bash

运行

ollama --version

图 1：ollama --version版本验证成功截图，显示客户端版本 0.20.4 即为安装完成。

5. 启动 Ollama 服务

bash

运行

ollama serve

图 2：ollama serve启动成功界面，出现Listening on 127.0.0.1:11434代表服务正常运行。

6. 拉取向量模型（RAG 专用）

bash

运行

ollama pull nomic-embed-text

图 3：nomic-embed-text向量模型下载中，受网络环境影响，下载速度较慢，可通过配置国内镜像、手动离线导入等方式优化。

7. 查看已安装模型

bash

运行

ollama list

四、常见问题

1. 官方脚本下载失败使用二进制离线包，彻底规避 HTTP2 网络错误、连接超时。
2. 模型下载速度慢可配置国内镜像加速，或多次断点续传。
3. 服务后台常驻

   bash

   运行

   nohup ollama serve &

五、实战说明

本次使用二进制手动部署，相比 Docker 更轻量、相比官方脚本更稳定，16GB 内存服务器可稳定运行向量模型与轻量大模型，作为后续 AI 知识库、RAG 系统的底层推理环境

六、后续规划

下一步部署 Milvus 向量数据库，打通 Ollama + Milvus 本地 RAG 知识库完整链路。

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