直接在 Termux 里安装 Ollama 以使用本地运行的大语言模型环境

辛辛苦苦等地安装好 Proot-Distro 的容器,回过头来才发现其实可以更简单点安装 Ollama 的!

安装

这里安装就方便许多了,除了可以使用 Ollama 官网提供的脚本进行安装,除此之外还能使用在线存储库的源进行安装。

  1. 安装有 Termux 的安卓手机
  2. 在 Termux 里面进行操作:
    • 更新在线源的缓存:
      pkg install
      
    • 安装 Ollama :
      pkg install ollama
      
    • 启动 Ollama :
      ollama serve &
      
    • 运行模型:
      ollama run deepseek-r1:1.5b --verbose
      
  3. 性能对比:
    • 在Proot-Distro 的容器里面:
      >>> 你的速度如何? 
      您好!我是由中国的深度求索(DeepSeek)公司开发的智能助 手DeepSeek-R1。有关模型和产品的详细内容请参考官方文档。
      
      [GIN] 2026/05/25 - 09:08:24 | 200 | 12.299039587s | 127.0.0.1 | POST "/api/chat" 
      
      total duration: 12.298808764s 
      load duration: 237.548103ms 
      prompt eval count: 7 token(s) 
      prompt eval duration: 561.56024ms 
      prompt eval rate: 12.47 tokens/s 
      eval count: 38 token(s) 
      eval duration: 11.36346595s 
      eval rate: 3.34 tokens/s
      
    • 直接在 Termux 里直接运行:
      >>> 你的速度如何? 
      您好!我是由中国的深度求索(DeepSeek)公司开发的智能助 手DeepSeek-R1 created in 2023年4月。有关模型和产品的详 细内容请参考官方文档。
      
      [GIN] 2026/05/25 - 09:14:50 | 200 | 13.802764953s | 127.0.0.1 | POST "/api/chat" 
      
      total duration: 13.802643151s 
      load duration: 188.753412ms 
      prompt eval count: 7 token(s) 
      prompt eval duration: 515.518299ms 
      prompt eval rate: 13.58 tokens/s 
      eval count: 48 token(s) 
      eval duration: 12.933170156s 
      eval rate: 3.71 tokens/s
      

    速度相差无几,基本排除第二次使用的缓存命中的原因。其实我也不清楚有没有缓存的?

  4. 接口调用:
    虽然是在 Termux 里面运行的,但在软件外的浏览器中可以正常使用本地环回地址访问。
    API接口:https://127.0.0.1:11434
    就此可以使用 Ollama 的程序连接使用。

体验

Models

NAME ID SIZE MODIFIED
gemma3:4b a2af6cc3eb7f 3.3 GB 24 minutes ago
qwen3.5:4b 2a654d98e6fb 3.4 GB 42 minutes ago
gemma4:e2b 7fbdbf8f5e45 7.2 GB 45 minutes ago
granite4.1:8b 444af1c4b2fe 5.3 GB 55 minutes ago
deepseek-r1:1.5b e0979632db5a 1.1 GB 2 hours ago

性能一览

发布者

ChiuYut

咦?我是谁?这是什么地方? Ya ha!我是ChiuYut!这里是我的小破站!