版本：最新版（未发布）

使用 Ollama 配置模型

Ollama 是在没有完整 vLLM 或 GPU 栈的情况下运行本地 LLM 的简单方式。Ollama 在端口 11434 上暴露 OpenAI 兼容 API，Semantic Router 可以在首次运行设置或手写 YAML 中将其用作模型后端。

本指南将逐步说明：

在主机上安装 Ollama 并拉取模型
使 Ollama API 可从 Docker 到达
在 Semantic Router 设置控制面板中注册模型
激活配置并发送测试请求

提示

Semantic Router 在 vllm-sr serve 期间运行在 Docker 中。名称 host.docker.internal 可以从容器解析主机，但不会使仅监听回环的 Ollama 服务器可到达。在启动 Semantic Router 之前，先完成下面的绑定地址步骤。

前置条件

已安装 Semantic Router，并且可以用 vllm-sr serve 运行（Linux、macOS，或带 Docker 的 WSL2）
Ollama 安装在运行 Docker 的同一台机器上
至少有一个模型所需的磁盘空间（例如，llama3.2:3b 大约 2 GB）

1. 安装 Ollama

从 ollama.com/download 为你的平台安装 Ollama，然后确认 CLI 可用：

ollama --version

在 Linux 上也可以使用安装脚本：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Ollama 会自动启动后台服务。它默认监听 http://127.0.0.1:11434，主机可以到达，但 Docker 容器不能。

2. 使 Ollama 可从 Docker 到达

设置 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434，然后重启 Ollama。设置环境变量的具体方式取决于 Ollama 的安装方式。

在使用标准 systemd 服务的 Linux 上：

sudo systemctl edit ollama.service

添加以下覆盖，保存后重启服务：

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

在 macOS 上，退出 Ollama 应用，设置启动环境，然后重新打开应用：

launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0:11434"

在 Windows 上，退出 Ollama，添加用户环境变量 OLLAMA_HOST，值为 0.0.0.0:11434，然后从开始菜单重启 Ollama。当前平台特定步骤见 Ollama server FAQ。

对于 WSL，当 Ollama 是 Windows 应用时遵循 Windows 步骤；当服务器本身运行在 WSL 发行版内时，遵循 Linux 步骤。

注意

Ollama 的本地 API 不需要身份验证。绑定到 0.0.0.0 可能让其他主机访问模型列表和生成。将 TCP 端口 11434 限制到容器桥接、主机网关或其他受信任的本地来源，并且永远不要将其发布到不受信任的网络。

3. 拉取模型

从 Ollama library 拉取模型标签。此示例使用 llama3.2:3b，这是一个适合本地测试的小型通用模型：

ollama pull llama3.2:3b

列出本地可用模型：

ollama list

拉取 Ollama 模型并确认它在本地可用

备注

在 Semantic Router 中使用精确的 Ollama 标签（例如 llama3.2:3b、qwen2.5-coder:7b）作为模型名称。Router 会将该名称原样转发给 Ollama。

4. 验证 Ollama 正在提供服务

在打开 Semantic Router 控制面板之前，确认 Ollama 在主机上响应：

curl http://localhost:11434/v1/models

发送一次快速聊天补全：

curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.2:3b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
  }'

用 curl 验证 Ollama 的 OpenAI 兼容 API

如果任一命令失败，先在主机上修复 Ollama 再继续。Semantic Router 无法到达尚未在端口 11434 上提供服务的后端。

然后验证 Router 容器将使用的地址：

docker run --rm \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  curlimages/curl:8.12.1 \
  http://host.docker.internal:11434/v1/models

如果主机检查成功但容器检查失败，在继续之前重新检查 OLLAMA_HOST 和主机防火墙。

5. 在设置控制面板中配置模型

启动 Semantic Router（或使用安装程序已启动的实例）：

vllm-sr serve

如果当前目录中还不存在 config.yaml，控制面板会以设置模式在 http://localhost:8700 打开。

在 Step 1 — Connect model 上注册你的 Ollama 模型：

字段	值
Model name	你的 Ollama 标签，例如 `llama3.2:3b`
Provider	Ollama
Base URL or host	`host.docker.internal:11434`
Endpoint label	`primary`（或任何简短标签）
Default	如果这是你唯一的后端，选择此模型

选择 Ollama 会写入 Ollama 后端引用；在本地容器部署中，默认地址是 host.docker.internal:11434。Router 据此识别 Ollama，并用其支持的 max_tokens 字段传递输出 token 上限。如果 Ollama 运行在其他主机，请替换默认地址。

当 model card 校验通过后，点击 Next。

6. 选择路由并激活

在 Step 2 — Choose routing 上，如果只注册了一个 Ollama 模型，请保留 From scratch（一条默认的兜底路由）。稍后添加更多后端时，可以导入预设或远程配置。

在 Step 3 — Review & activate 上，确认模型摘要，然后点击 Activate。

激活会写入配置并退出设置模式。终端里仍在等待的 vllm-sr serve 随后启动 Router，由它在端口 8899 提供服务，并把请求路由到你的 Ollama 后端。

7. 通过 Semantic Router 测试

通过 Router 代理发送请求：

curl http://localhost:8899/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama3.2:3b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello from Semantic Router!"}]
  }'

如果保留了默认的单模型基线，也可以使用自动路由别名：

curl http://localhost:8899/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "vllm-sr/auto",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello from Semantic Router!"}]
  }'

JSON 聊天补全响应表示 Ollama 已正确接入。

YAML 配置（高级）

如果希望直接编辑 YAML 而不是使用控制面板，添加类似这样的模型条目：

version: v0.3

providers:
  defaults:
    model: llama3.2:3b
  models:
    - name: llama3.2:3b
      provider_model_id: llama3.2:3b
      api_format: openai
      backend_refs:
        - name: local-ollama
          endpoint: host.docker.internal:11434
          protocol: http
          provider: ollama
          weight: 100

routing:
  modelCards:
    - name: llama3.2:3b
  decisions:
    - name: default-route
      description: Route all requests to the local Ollama model.
      priority: 100
      rules:
        operator: AND
        conditions: []
      modelRefs:
        - model: llama3.2:3b
          use_reasoning: false

校验并启动服务：

vllm-sr config validate --config config.yaml
vllm-sr serve --config config.yaml

故障排查

Router 无法到达 Ollama

在配置中使用 host.docker.internal:11434，而不是 localhost:11434。在 Router 容器内，localhost 指向容器自身。
确认 Ollama 监听的是容器可到达的地址。默认的 127.0.0.1:11434 绑定不够；按上文配置 OLLAMA_HOST 并重启 Ollama。
本地运行时会为 Docker 或 Podman 添加 host.docker.internal:host-gateway 映射。这提供名称解析和路由，而不是主机回环接口的代理。如果连通性仍然失败，参见容器连通性。
确认 Ollama 在主机上响应：curl http://localhost:11434/v1/models。

找不到模型，或 Ollama 返回 404

Semantic Router 中的 Model name 必须与 Ollama 标签完全匹配（llama3.2:3b，而不是 llama3.2）。
运行 ollama list，如果缺少该标签则拉取：ollama pull <tag>。

第一次请求很慢

Ollama 按需加载模型。空闲后的第一次请求可能更久，因为权重正在加载到内存。

推理模型（Qwen3 及类似模型）

某些推理模型在通过 Ollama 的 OpenAI 兼容端点调用时，会把全部 token 预算花在内部思考上。对于带 Qwen3 风格模型的高级本地设置，参见仓库中的 bench/grounded_fusion/ollama_proxy.py。

下一步

在控制面板中添加更多后端，并打开语义路由预设
阅读配置指南，了解决策、信号和 model card
参见 agentgateway homelab 博文，了解包含本地 Ollama 的多模型设置

前置条件​

1. 安装 Ollama​

2. 使 Ollama 可从 Docker 到达​

3. 拉取模型​

4. 验证 Ollama 正在提供服务​

5. 在设置控制面板中配置模型​

6. 选择路由并激活​

7. 通过 Semantic Router 测试​

YAML 配置（高级）​

故障排查​

Router 无法到达 Ollama​

找不到模型，或 Ollama 返回 404​

第一次请求很慢​

推理模型（Qwen3 及类似模型）​

下一步​