背景

ollama 模型和相關配置文件默認都放在 models 文件夾下，想要把指定模型遷移到其他電腦比較麻煩，所以就有了該工具。還有就是模型下載本身就慢，一次下載多臺使用減少下載次數。最重要的是公司電腦下載快，家里下載慢，在公司下載拷貝回家用 ??

如何使用

下載地址：

• Window ollamab.exe
• Linux ollamab

命令

ollamab 模型名稱+型號（和 ollama 名稱列表一致） 輸出路徑 (可選)

ollamab.exe qwen:0.5b D:/

執行結果

D:\code\private\model-backup>ollamab.exe qwen:0.5b
模型路徑: D:\ai\.ollama\models
開始打包，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文件創建成功: qwen-0.5b.zip

目標電腦

將打包的 zip 拷貝到目標電腦 models 下直接解壓到當前目錄即可

ollama

ollama list 輸出所有模型命令

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 上存儲文件在幾個不同的位置。您可以通過以下步驟查看它們：

• 按 <cmd>+R 鍵并輸入：

  • explorer %LOCALAPPDATA%\Ollama ：包含日志和下載的更新

    • app.log：最近的 GUI 應用程序日志
    • server.log：最近的服務器日志
    • upgrade.log：升級日志輸出

  • explorer %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama：包含二進制文件（安裝器將其添加到用戶 PATH 中）

  • explorer %HOMEPATH%\.ollama：包含模型和配置

  • explorer %TEMP%：包含臨時執行文件，在一個或多個 ollama* 目錄中

源碼

/**
 * @Time : 2025/2/14 
 * @File : main.go
 * @Software: ollamab
 * @Author : Mr.Fang
 * @Description: 備份 ollama 模型
 */

package main

import (
	"archive/zip"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"os"
	"path/filepath"
	"runtime"
	"strings"
)

var modelPath = ""

// 初始化獲取模型文件路徑，優先從系統環境變量獲取，其次獲取默認路徑
func init() {
	models := os.Getenv("OLLAMA_MODELS")
	if len(models) > 0 {
		modelPath = models
	} else {
		// Window
		if runtime.GOOS == "windows" {
			home, err := os.UserHomeDir()
			if err != nil {
				log.Panicln("獲取用戶主目錄失敗:", err)
			}
			modelPath = filepath.Join(home, ".ollama", "models")
		} else { // Linux
			modelPath = filepath.Join("/usr/share/ollama/", ".ollama", "models")
		}
	}
	fmt.Println("模型路徑:", modelPath)
}

// 將文件或文件夾添加到 zip 中
func addToZip(zipWriter *zip.Writer, filePath, baseFolder string) error {
	// 計算文件的相對路徑
	relativePath, err := filepath.Rel(baseFolder, filePath)
	if err != nil {
		return err
	}

	fmt.Println("添加到 ZIP 中:", relativePath)

	// 如果是目錄，則創建空目錄
	info, err := os.Stat(filePath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// 如果是目錄，創建空目錄
	if info.IsDir() {
		_, err := zipWriter.Create(relativePath + "/")
		return err
	}

	// 如果是文件，創建文件條目
	fileInZip, err := zipWriter.Create(relativePath)
	if err != nil {
		return err
	}

	// 打開文件并復制內容到zip中
	file, err := os.Open(filePath)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer file.Close()

	// 復制文件內容到zip
	_, err = io.Copy(fileInZip, file)
	return err
}

// 模型相關所有文件路徑
func blobsPath(modelDataPath, basePath string) []string {
	file, err := os.ReadFile(modelDataPath)
	if err != nil {
		fmt.Println("model data 文件讀取錯誤！", err)
	}
	// 轉 map
	var modelData map[string]interface{}
	var blobsPath []string
	err = json.Unmarshal(file, &modelData)
	if err != nil {
		fmt.Println("model data 轉換錯誤！", err)
	}
	// 層數據
	layers := modelData["layers"].([]interface{})
	// 模型詳情信息
	layers = append(layers, modelData["config"].(interface{}))

	for _, layer := range layers {
		item := layer.(map[string]interface{})
		digest := item["digest"].(string) // sha256
		digest = strings.ReplaceAll(digest, ":", "-")
		join := filepath.Join(basePath, "blobs", digest)
		// 使用 os.Stat 檢查文件是否存在
		fileInfo, _ := os.Stat(join)
		if fileInfo != nil {
			blobsPath = append(blobsPath, join)
		}
	}
	return blobsPath
}

// build 打包 zip
func build(name string, output string, folderPaths []string) {
	fmt.Println("開始打包，耐心等待…………")
	// 創建目標zip文件
	zipFilePath := filepath.Join(output, name)
	zipFile, err := os.Create(zipFilePath)
	if err != nil {
		fmt.Println("創建zip文件失敗:", err)
		return
	}
	defer zipFile.Close()

	// 創建zip寫入器
	zipWriter := zip.NewWriter(zipFile)
	defer zipWriter.Close()

	// 逐個添加文件或目錄到zip文件中
	for _, filePath := range folderPaths {
		// 注意：baseFolder 是我們希望在zip文件中根目錄
		err := addToZip(zipWriter, filePath, modelPath)
		if err != nil {
			fmt.Println("添加文件到zip失敗:", err)
			return
		}
	}
	fmt.Println("zip文件創建成功:", zipFilePath)
}

func main() {
	args := os.Args[1:]

	if len(args) == 0 {
		fmt.Println("參數: ollamab 名稱:型號（必填） 指定輸出路徑，默認輸出當前路徑（可選）")
		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]
	}
	// 配置文件路徑
	library := filepath.Join(modelPath, "manifests", "registry.ollama.ai", "library", name, version)
	// 特殊情況，用戶自己分享的模型
	contains := strings.Contains(name, "/")
	if contains {
		libs := strings.Split(name, "/")
		library = filepath.Join(modelPath, "manifests", "registry.ollama.ai", libs[0], libs[1], version)
		// 替換 "/" 否則無法創建 zip
		name = strings.ReplaceAll(name, "/", "-")
	}
	folderPaths := blobsPath(library, modelPath)
	// 模型路徑
	folderPaths = append(folderPaths, library)
	// 打包
	build(fmt.Sprintf("%s-%s.zip", name, version), output, folderPaths)

}

更新說明

• 解決用戶自己分享的模型備份路徑問題
• 模型 config 配置文件未拷貝導致 ollama list 未顯示遷移模型，需要執行 ollama run 模型
• Linux 下默認模型路徑未處理