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Ollama 鉴权方案实现教程

Ollama 是一款轻量级本地大模型运行工具，默认情况下没有内置鉴权机制，直接暴露端口存在安全风险（如未授权访问、滥用资源等）。为保护服务安全，需通过额外手段实现访问控制。

不久前，我升级了家里的主力NAS，换上了威联通新品NAS——威联通Qu405，硬件配置有了质的提升，能支撑流畅运行文本系列大模型，而它的外观设计和一些细节配置相比之前的型号也做出了不小的改变。接下来，我就用这台威联通Qu405复盘如何利用OpenWebUI部署

参数量：1B（10 亿），是当前支持多国语言且可 CPU 运行的最小模型。语言支持：开箱即用支持 35 + 语言，预训练覆盖 140 + 语言，含中文、法语、德语、西班牙语等，能满足全球多数地区使用需求。CPU 运行可行性：官方提供 4bit/8bit 量化版

MLC-LLM 技术够 “硬核”，靠着自家研发的推理引擎，能在手机、电脑这些设备上跑模型；GPT4All 也不弱，兼容多种开源模型，刚推出时吸引了不少开发者尝鲜。

我们首先通过Ollama 本地部署大模型。我给大家推荐 3 个翻译大模型：其中我正在用的是腾讯的 hunyuan-mt-7B 和谷歌的 gemma3-4b；通义千问 qwen2.5 1B 翻译模型则对显存要求较小，适合配置低的设备。

我们身处数字化浪潮中，知识管理和利用的重要性与日俱增。拥有一个专属的本地知识库，能极大提升工作效率，满足个性化需求。但对于技术小白来说，搭建这样的知识库不仅存在技术门槛，同时也意味着需要一定的成本投入。

想在本地低成本部署一套自己的AI大模型，到底有多难？随便看一眼市场，答案似乎都写着“昂贵”二字：5090显卡价格直冲两万，退而求其次的5060 Ti也要三千七，而主流的5060又只有8G显存，根本跑不动现在动輒上百亿参数的大模型。难道说，想低成本玩转本地AI，

这两年大模型火得不行，大家都在用 ChatGPT、Claude、文心一言、Kimi。可是有个问题：要么得联网，要么得交钱，要么担心数据被上传。