نصب یک‌کلیک به‌زودی — نصب دستی آزاد

Ollama؛ مدل زبانی متن‌باز روی سرور ابری خودتان

Ollama مدل‌های زبانی متن‌باز مثل Llama‏، Qwen و Gemma را با یک API ساده روی سرور شما اجرا می‌کند، بدون فرستادن متن به سرویس خارجی. سرورهای ابری ما فقط پردازنده دارند، بدون GPU، و برای مدل‌های کوچک و متوسط مناسب‌اند. نصب یک‌کلیک هنوز فعال نیست؛ امروز با راهنمای همین صفحه.

حساب دارید؟ وارد شوید

لوگوی Ollama

Ollama

نصب دستی روی سرور ابری

سرور لازم برای نصب دستی، از

۲٬۲۰۰تومان / ساعت

حدود ۱٬۶۰۶٬۰۰۰ تومان در ماه،بر پایهٔ ۷۳۰ ساعت

  • از ۲ گیگابایت RAM برای مدل کوچک،  مدل ۷ تا ۸ میلیاردی: pro با ۸ گیگ
  • فقط پردازنده، بدون GPU،  برای مدل‌های کوچک و متوسط
  • API روی پورت ۱۱۴۳۴،  بدون احراز هویت؛ محدودش کنید

معرفی Ollama

مدل زبانی خصوصی با Ollama روی سرور ابری ایران‌کلاد

متن مشتری‌ها و اسناد داخلی را روی سرور خودتان در تهران پردازش کنید؛ بدون هزینه به ازای توکن و بدون وابستگی به دسترسی سرویس‌های خارجی.

نصب یک‌کلیک Ollama آماده‌سازی شده اما هنوز در صفحهٔ سفارش فعال نیست. یک سرور ابری با RAM کافی برای مدل بسازید و با Docker طبق راهنمای همین صفحه، Ollama را اجرا کنید. پلن‌های ما GPU ندارند؛ مدل را متناسب با RAM انتخاب کنید.

امکانات

Ollama در یک نگاه

مدیریت ساده مدل‌ها

دریافت، فهرست و حذف مدل با یک فرمان؛ وارد کردن GGUF با Modelfile.

API آشنا

API بومی برای تولید متن، چت و embedding و مسیر سازگار با OpenAI.

داده در سرور شما

پرسش‌ها و پاسخ‌ها از سرور بیرون نمی‌روند؛ API را در شبکهٔ خصوصی نگه دارید.

۴ گام تا شروع

روش نصب گام‌به‌گام

  1. گام ۱: انتخاب پلن بر اساس اندازهٔ مدل

    مدل باید کامل در RAM جا شود. برای مدل‌های یک میلیارد پارامتری standard، برای مدل‌های سه‌میلیاردی plus و برای مدل‌های هفت تا هشت میلیاردی فشرده pro را بگیرید. سرور Ubuntu بسازید و با SSH وارد شوید.

  2. گام ۲: نصب Docker و اجرای Ollama

    بستهٔ docker.io را نصب کنید، پوشهٔ /opt/ollama-data را بسازید و ایمیج ollama/ollama را با سیاست راه‌اندازی مجدد unless-stopped، انتشار پورت ۱۱۴۳۴ و اتصال این پوشه به /root/.ollama اجرا کنید.

  3. گام ۳: دریافت اولین مدل

    با docker exec ollama ollama pull llama3.2:1b یک مدل کوچک دریافت کنید؛ اسکریپت ما هم همین مدل را برای شروع می‌گیرد. اگر دریافت از مخزن مدل‌ها ممکن نبود، فایل GGUF مدل را جداگانه منتقل و با یک Modelfile وارد کنید.

  4. گام ۴: محدود کردن پورت و آزمایش API

    API اولاما احراز هویت ندارد؛ پورت ۱۱۴۳۴ را در فایروال فقط برای IP خودتان یا سرورهای برنامه باز کنید. سپس با curl به مسیر /api/generate یک درخواست با نام مدل و متن بفرستید.

راهنمای کامل

راهنمای کامل Ollama روی سرور ابری ایران‌کلاد

این راهنما برای توسعه‌دهنده‌ها و تیم‌هایی است که می‌خواهند از مدل‌های زبانی در محصول یا کار روزانه استفاده کنند، اما نمی‌خواهند متن مشتری‌ها و اسناد داخلی به سرویس خارجی برود یا هزینهٔ ارزی به ازای هر توکن بپردازند. صادقانه توضیح می‌دهیم Ollama روی سرور بدون GPU چه کاری را خوب انجام می‌دهد و کجا محدود است، چطور مدل و پلن را انتخاب کنید و چطور API را امن نگه دارید. اگر محیط آزمایش داده و مدل هم لازم دارید، Jupyter و Anaconda را ببینید.

۸ بخش حدود ۵ دقیقه مطالعه

فهرست مطالب

Ollama چیست و برای چه کسی مناسب است؟

Ollama یک ابزار متن‌باز برای دریافت، مدیریت و اجرای مدل‌های زبانی باز است. کار پیچیدهٔ بارگذاری مدل، انتخاب نسخهٔ فشرده و مدیریت حافظه را پنهان می‌کند و یک API ساده روی پورت ۱۱۴۳۴ می‌دهد: نام مدل و متن را می‌فرستید و پاسخ را، در صورت تمایل به‌صورت جریانی، می‌گیرید. کتابخانهٔ مدل‌هایش شامل خانواده‌های شناخته‌شده‌ای مثل Llama‏، Qwen‏، Gemma‏، Mistral و Phi است.

مخاطب Ollama روی سرور ابری ما سه گروه است. توسعه‌دهنده‌ای که می‌خواهد قابلیت هوش مصنوعی را در اپ خودش بدون وابستگی به سرویس خارجی آزمایش کند. تیمی که اسناد داخلی را خلاصه، دسته‌بندی یا جست‌وجوی معنایی می‌کند و نمی‌خواهد آن‌ها از سازمان خارج شوند. و کسی که می‌خواهد یک دستیار چت خصوصی برای خودش یا تیم کوچکش داشته باشد.

آنچه Ollama روی سرور بدون GPU نیست را هم باید روشن گفت: جایگزین مدل‌های بزرگ تجاری برای استدلال پیچیده نیست و سرعت تولید متنش به سرعت سرویس‌های ابری با GPU نمی‌رسد. برای کارهای کوتاه، دسته‌ای و حساس به حریم داده، این مصالحه معمولاً ارزشش را دارد.

کاربردهای عملی Ollama روی سرور بدون GPU

کارهایی که مدل‌های کوچک و متوسط روی CPU به‌خوبی انجام می‌دهند:

  • خلاصه‌سازی و برچسب‌گذاری تیکت‌های پشتیبانی، ایمیل‌ها یا نظرات کاربران به‌صورت دسته‌ای
  • استخراج دادهٔ ساختاریافته از متن آزاد، مثل نام، تاریخ و مبلغ از متن فاکتور، با خروجی JSON
  • بردار متنی (embedding) برای جست‌وجوی معنایی در اسناد داخلی
  • دستیار چت خصوصی با Open WebUI برای تیم کوچک
  • گردش کار هوشمند در n8n با فراخوانی API سازگار با OpenAI
  • نمونه‌سازی سریع قابلیت هوش مصنوعی پیش از انتخاب سرویس نهایی

بازگشت به فهرست مطالب

نصب Ollama با Docker، گام‌به‌گام

تا فعال‌شدن نصب یک‌کلیک، این مسیر همان کاری است که اسکریپت ما انجام می‌دهد. روی یک سرور ابری Ubuntu بستهٔ docker.io را نصب و سرویس Docker را فعال کنید. پوشهٔ /opt/ollama-data را بسازید؛ همهٔ مدل‌ها اینجا ذخیره می‌شوند، پس روی دیسک اصلی سرور است و با حجم مدل‌ها بزرگ می‌شود.

ایمیج رسمی ollama/ollama را با سیاست راه‌اندازی مجدد unless-stopped اجرا کنید، پورت ۱۱۴۳۴ را منتشر و پوشهٔ داده را به /root/.ollama وصل کنید. سپس با docker exec ollama ollama pull llama3.2:1b اولین مدل را بگیرید و با ollama list فهرست مدل‌ها را ببینید. اسکریپت ما هم همین مدل کوچک را به‌عنوان نقطهٔ شروع دریافت می‌کند.

اگر دریافت از مخزن مدل‌ها ممکن نبود، فایل GGUF مدل مورد نظر را از منبع دیگری به سرور منتقل کنید، یک Modelfile با خط FROM و مسیر فایل بنویسید و با ollama create آن را وارد کنید. در پایان، پورت ۱۱۴۳۴ را در تب فایروال سرور فقط برای IP‌های مجاز باز کنید.

موردمقدارنکته
اجراDocker با ایمیج ollama/ollamaفقط CPU؛ بدون GPU
پورت API۱۱۴۳۴ (TCP)بدون احراز هویت؛ محدودش کنید
مسیر مدل‌ها/opt/ollama-dataبا هر مدل چند گیگابایت بزرگ می‌شود
مدل شروعllama3.2:1bبرای آزمایش؛ قابل حذف
API سازگارمسیر /v1 به سبک OpenAIchat و embeddings
مدل سفارشیModelfile و ollama createپیام سیستمی و GGUF

بازگشت به فهرست مطالب

انتخاب مدل و پلن: RAM حرف اول را می‌زند

روی سرور بدون GPU، کل مدل در RAM بارگذاری می‌شود و پردازنده متن را تولید می‌کند. قاعدهٔ سرانگشتی: RAM سرور باید از حجم فایل مدل دست‌کم یک تا دو گیگابایت بیشتر باشد تا برای سیستم‌عامل، Docker و پنجرهٔ متن جا بماند. اگر مدل در RAM جا نشود، یا بارگذاری نمی‌شود یا به‌شدت کند می‌شود.

سرعت تولید متن به تعداد هسته‌ها و اندازهٔ مدل بستگی دارد؛ مدل کوچک‌تر سریع‌تر است. برای استفادهٔ تعاملی، مدل یک تا سه میلیاردی تجربهٔ قابل‌قبولی می‌دهد؛ مدل‌های هفت‌میلیاردی روی pro برای کارهای پس‌زمینه که چند ثانیه انتظار مهم نیست مناسب‌ترند. پلن mini با یک گیگابایت RAM برای Ollama توصیه نمی‌شود.

پلنمنابعمدل مناسبساعتی (تومان)تقریبی ماهانه (تومان)
standard۲ هسته، ۲ گیگ RAM، ۴۰ گیگ دیسکمدل‌های حدود ۱ میلیارد پارامتر۲٬۲۰۰۱٬۶۰۶٬۰۰۰
plus۲ هسته، ۴ گیگ RAM، ۸۰ گیگ دیسکمدل‌های تا حدود ۳ میلیارد۳٬۵۰۰۲٬۵۵۵٬۰۰۰
pro۴ هسته، ۸ گیگ RAM، ۱۶۰ گیگ دیسکمدل‌های ۷ تا ۸ میلیاردی فشرده۶٬۵۰۰۴٬۷۴۵٬۰۰۰

بازگشت به فهرست مطالب

Ollama روی سرور خودتان در برابر API مدل‌های تجاری

انتخاب درست به حساسیت داده، حجم درخواست و کیفیت لازم بستگی دارد:

موضوعOllama روی سرور ایران‌کلادAPI مدل تجاری خارجی
محل پردازش متنسرور شما در تهرانسرورهای سرویس‌دهنده
مبنای هزینهاجارهٔ ساعتی سروربه ازای توکن، معمولاً ارزی
کیفیت پاسخخوب برای کارهای محدود و مشخصبالاتر برای استدلال پیچیده
سرعتمحدود به CPUبالا با GPU
وابستگی بیرونیپس از دریافت مدل، نداردوابسته به دسترسی شبکه و پرداخت
کنترل نسخهٔ مدلکامل؛ مدل عوض نمی‌شود مگر خودتانبا تصمیم سرویس‌دهنده

یک الگوی رایج: کارهای حساس و پرتکرار را به Ollama بسپارید و فقط درخواست‌های پیچیده را به سرویس بیرونی بفرستید؛ Open WebUI هر دو را در یک رابط نشان می‌دهد.

بازگشت به فهرست مطالب

امنیت API اولاما: پورت ۱۱۴۳۴ را باز رها نکنید

API اولاما هیچ احراز هویتی ندارد؛ هر کس به پورت ۱۱۴۳۴ برسد می‌تواند مدل اجرا کند، مدل جدید دریافت کند و حتی مدل‌ها را حذف کند. اسکریپت نصب ما این پورت را برای همه باز می‌کند تا آزمایش اول ساده باشد؛ بلافاصله پس از آزمایش، در فایروال شبکه منبع این قانون را به IP خودتان یا سرورهای برنامه محدود کنید.

بهترین الگو این است که برنامه‌هایی که از Ollama استفاده می‌کنند در شبکهٔ خصوصی با سرور Ollama باشند و پورت ۱۱۴۳۴ اصلاً به اینترنت باز نباشد. اگر باید از بیرون به API برسید، یک nginx با احراز هویت یا توکن جلوی آن روی پورت ۸۰ بگذارید و زیردامنه را پشت پروکسی لبه ببرید تا اتصال با SSL رمزگذاری شود.

بازگشت به فهرست مطالب

بکاپ مدل‌ها و انتقال به سرور دیگر

مدل‌های دریافت‌شده بزرگ‌اند ولی دوباره قابل دریافت‌اند؛ آنچه ارزش نگه‌داری دارد Modelfile‌های سفارشی شما و فهرست مدل‌هایی است که استفاده می‌کنید. این فایل‌ها را در مخزن کد نگه دارید. بکاپ کامل سرور از تب بکاپ پنل دستی ساخته می‌شود و فضای آن ساعتی ۲ تومان به ازای هر گیگابایت حساب می‌شود؛ با چند مدل چندگیگابایتی، پیش از ساخت بکاپ هزینه‌اش را بسنجید. جزئیات در صفحهٔ پشتیبان‌گیری.

برای انتقال به سرور بزرگ‌تر، پوشهٔ /opt/ollama-data را مستقیم با rsync منتقل کنید تا دوباره دانلود لازم نباشد؛ ساختار این پوشه بین سرورها یکسان است. اگر فایل‌های GGUF را در فضای ذخیره‌سازی ابری نگه دارید، راه‌اندازی سرورهای جدید سریع‌تر می‌شود.

بازگشت به فهرست مطالب

محدودیت‌های صادقانه پیش از شروع

از سمت ما: سرور ابری با GPU برای سفارش در دسترس نیست و همهٔ پلن‌ها فقط CPU دارند؛ پس مدل‌های بسیار بزرگ و سرویس‌دهی هم‌زمان به کاربران زیاد عملی نیست. نصب یک‌کلیک Ollama هنوز در صفحهٔ سفارش فعال نیست. بکاپ خودکار زمان‌بندی‌شده هم برای سرورهای ابری فعال نیست.

از سمت Ollama و مدل‌ها: دسترسی به مخزن مدل‌ها و دریافت فایل‌های بزرگ از سرور به شرایط شبکه بستگی دارد و ممکن است لازم شود مدل را جداگانه منتقل کنید. مدل‌های کوچک گاهی پاسخ نادرست با اطمینان کامل می‌دهند؛ برای کارهای حساس خروجی را بازبینی کنید. پیش از استفادهٔ تجاری، مجوز هر مدل را بخوانید؛ همهٔ مدل‌های باز شرایط یکسانی ندارند.

بازگشت به فهرست مطالب بازگشت به ابتدای راهنما

پرسش و پاسخ،  ۱۰ پرسش

سؤالات متداول

پاسخ پرسش خود را پیدا نکردید؟ با پشتیبانی در تماس باشید.

Ollama چیست و چه فرقی با ChatGPT دارد؟
ChatGPT یک سرویس ابری است؛ متن شما به سرورهای سازنده می‌رود و برای استفادهٔ API هزینهٔ ارزی به ازای توکن می‌پردازید. Ollama ابزاری متن‌باز برای اجرای مدل‌های زبانی باز روی سرور خودتان است: مدل را یک بار دریافت می‌کنید و از آن به بعد پرسش‌ها از سرور شما بیرون نمی‌روند. در عوض، مدل‌هایی که روی سرور بدون GPU اجرا می‌شوند از مدل‌های بزرگ تجاری کوچک‌تر و کندترند.
سرورهای ابری ایران‌کلاد GPU دارند؟
نه. پلن‌های سرور ابری فعلی فقط پردازندهٔ معمولی دارند و سرور با GPU برای سفارش در دسترس نیست. Ollama روی CPU هم کار می‌کند، اما سرعت تولید متن کمتر است؛ برای مدل‌های تا حدود هشت میلیارد پارامتر به‌صورت فشرده، استفادهٔ تعاملی سبک و پردازش‌های پس‌زمینه عملی است، نه برای مدل‌های بسیار بزرگ یا تعداد زیادی کاربر هم‌زمان.
چه مدلی را انتخاب کنم؟
از کوچک شروع کنید. llama3.2:1b و qwen2.5:1.5b روی پلن standard اجرا می‌شوند و برای خلاصه‌سازی و طبقه‌بندی ساده کافی‌اند. مدل‌های سه‌میلیاردی مثل llama3.2:3b روی plus پاسخ‌های بهتری می‌دهند. برای کیفیت جدی‌تر، مدل‌های هفت تا هشت میلیاردی فشرده مثل qwen2.5:7b یا llama3.1:8b به حدود هشت گیگابایت RAM یعنی پلن pro نیاز دارند.
مدل‌ها فارسی بلدند؟
مدل‌های چندزبانه مثل Qwen‏، Gemma و Llama فارسی را می‌فهمند و تولید می‌کنند، اما کیفیت فارسی در مدل‌های کوچک محسوساً پایین‌تر از انگلیسی است؛ خطای دستوری و جمله‌های ترجمه‌مانند رایج است. پیش از انتخاب، چند مدل را با نمونه‌های واقعی کار خودتان مقایسه کنید.
API اولاما با کتابخانه‌های OpenAI کار می‌کند؟
بله. Ollama علاوه بر API بومی خودش، مسیری سازگار با OpenAI در /v1 دارد؛ پس در بیشتر کتابخانه‌ها و ابزارهایی که برای OpenAI نوشته شده‌اند، کافی است آدرس پایه را به سرور خودتان و نام مدل را به مدل محلی تغییر دهید. کلید API لازم نیست، هرچند بعضی کتابخانه‌ها یک مقدار ساختگی می‌خواهند.
می‌توانم برای مدل دستورالعمل ثابت تعریف کنم؟
بله، با Modelfile. در این فایل مدل پایه، پیام سیستمی ثابت، دما و طول پنجرهٔ متن را تعیین می‌کنید و با ollama create یک مدل جدید با نام دلخواه می‌سازید؛ مثلاً دستیاری که همیشه به فارسی رسمی و کوتاه پاسخ می‌دهد. وارد کردن فایل‌های GGUF دریافت‌شده از جای دیگر هم با همین Modelfile انجام می‌شود.
چرا Ollama هنوز نصب یک‌کلیک ندارد؟
اسکریپت نصب Ollama آماده است، اما آن را عمداً در فهرست اپلیکیشن‌های صفحهٔ سفارش نگذاشته‌ایم: هر مدل زبانی از حدود یک تا چند گیگابایت حجم دارد و دریافتش هنگام نصب خودکار ممکن است طول بکشد یا ناتمام بماند، و سرورهای ما فقط پردازنده دارند، پس انتخاب مدل و پلن باید آگاهانه و به دست خودتان باشد. تا فعال‌شدن نصب یک‌کلیک، یک سرور ابری معمولی بسازید و با چهار مرحلهٔ همین صفحه Ollama را با Docker اجرا کنید؛ نصب چند دقیقه و دریافت مدل بسته به حجم آن زمان می‌برد.
هزینهٔ اجرای Ollama چقدر است؟
Ollama و مدل‌های باز رایگان‌اند و فقط سرور ابری را ساعتی می‌پردازید؛ هزینه به تعداد درخواست یا توکن بستگی ندارد. standard با ۲٬۲۰۰، plus با ۳٬۵۰۰ و pro با ۶٬۵۰۰ تومان در ساعت است. چون پرداخت ساعتی است، می‌توانید سرور را فقط برای پردازش‌های دسته‌ای روشن نگه دارید.
مدل‌ها کجا ذخیره می‌شوند و چقدر جا می‌گیرند؟
در روش نصب این صفحه، مدل‌ها در /opt/ollama-data روی دیسک سرور ذخیره می‌شوند. یک مدل یک‌میلیاردی فشرده حدود ۱ تا ۱.۵ گیگابایت و مدل هفت‌میلیاردی حدود ۴ تا ۵ گیگابایت است. مدل‌های بی‌استفاده را با ollama rm پاک کنید تا دیسک پر نشود.
رابط چت گرافیکی هم دارد؟
خود Ollama فقط API و خط فرمان دارد. برای رابط چت شبیه ChatGPT‏، Open WebUI را روی همان سرور یا سرور دیگری نصب کنید و آن را به آدرس Ollama وصل کنید؛ LibreChat هم گزینهٔ دیگری است.

پاسخ پرسش خود را پیدا نکردید؟ با پشتیبانی در تماس باشید.

مدل زبانی خودتان را راه بیندازید

یک سرور ابری plus یا pro بسازید و Ollama را با راهنمای این صفحه اجرا کنید؛ نصب یک‌کلیک به‌زودی اضافه می‌شود.