树莓派秒变编程助手：Ollama+Continue的简易搭建教程！

以下是如何在Raspberry Pi上运行大型语言模型(LLM)的方法。本文的目标是找出在Raspberry Pi上运行LLM是否是ChatGPT和GitHub Copilot等工具的合理替代方案。

您可观看下方视频，详细了解Raspberry Pi运行LLM的效果（作为编程助手），以及Raspberry Pi5与内置NPU的单板计算机（如Radxa Rock 5C）的性能对比。

运行LLM的本地实例有很多好处:

你不依赖价值数十亿美元的公司，这些公司可随时更改服务条款。

信息永远不会离开您的计算机/网络，提供最佳隐私保护

可灵活尝试无法通过ChatGPT等付费订阅服务获得的不同LLM

Raspberry Pi安装LLM指南

Ollama会使您的Raspberry Pi在本地安装和运行LLM变得非常容易。你只需要连上互联网来下载模型。一旦它们被下载，全程在本地运行。

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

如果您要从不同的机器连接到Ollama，您必须设置几个环境变量来使它工作。第一个环境将服务绑定到与您的Pi相关联的所有IP地址。第二个环境变量有点复杂，因为它取决于您如何从另一个设备访问Ollama服务器。我选择使用IP地址，但是您可以选择使用主机名，可以做出相应的改变。

确保将< IP或主机名>替换为您的Pi的实际IP地址或主机名。我将使用IP地址作为本文的提示。

编辑文件/etc/systemd/system/ollama.service

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"Environment="OLLAMA_ORIGINS=http://:11434"

让我们重新启动Ollama，这样它就可以接受我们刚刚更改的设置。

sudosystemctl daemon-reloadsudo systemctl restart ollama

打开一个浏览器窗口，导航到http://:11434，您应该会看到一条消息，说明Ollama正在运行。如果出现连接错误或找不到页面，请仔细检查上面配置的环境变量。

Open WebUI(下面将详细介绍)允许您直接从web界面下载模型，但我更喜欢使用终端。Ollama页面上列出的任何型号都可以下载到Raspberry Pi。

我建议从1.5B参数模型开始，因为它们在Raspberry Pi提供的有限资源上提供了准确性和计算效率之间的良好平衡。

从Ollama的网站上复制run命令并粘贴到您的终端窗口中。

ollamarun qwen2.5-coder:1.5b

聊天服务器

一旦Ollama准备就绪，您可以直接从终端进行聊天会话。但这很笨重，而且不太用户友好。Open WebUI提供了一种更现代的方式来与Ollama上运行的LLM进行交互。这提供了类似于使用ChatGPT这样的聊天机器人的体验。

Open WebUI以Python包的形式提供，因此安装它应该很简单。从Raspberry Pi OS Bookworm开始，你必须创建一个环境来使用pip安装Python包。

python-m venv myenv

上面的命令将创建一个名为myenv的文件夹，其中包含Python环境所需的所有文件。要获取(激活)环境，请键入以下命令。

sourcemyenv/bin/activate

现在，使用pip安装Open WebUI包。

pipinstall open-webui

安装完成后，启动Open WebUI服务器。

open-webui serve

服务器将以默认端口8080启动。要访问您的新LLM聊天机器人，请在web浏览器中输入您的Raspberry Pi IP地址，然后输入端口号。这时候应该加载Open WebUI，并且应该向您显示一个登录屏幕。继续为您自己创建一个帐户。这是一个本地帐户，信息不会通过互联网发送。

登录后，您可以使用聊天框来帮助您完成编码任务。

如果你正在寻找聊天机器人的体验，你可以在这里停下来，享受你的新援助。但是如果你想把Ollama直接集成到你的代码编辑器中，就像VS代码一样，需要更多的设置。

集成VS Code插件Continue

Continue VS代码插件直接连接到运行在Raspberry Pi 5上的Ollama服务器，可以提供自动代码完成。要使这一功能正常工作，您应该了解一些设置。

默认情况下，Continue会向Raspberry Pi发送太多的上下文数据。这只会导致Pi 5全速运行几分钟，直到超时而没有返回编码建议。

打开Continue的设置，将下面的块添加到config.json文件中。

"tabAutocompleteOptions":{ "maxPromptTokens":300}

接下来，确保选项卡自动完成设置匹配您正在使用的模型和Pi的IP地址。这里有一个我如何设置它使用Qwen2.5编码器模型的例子。

"tabAutocompleteModel":{"title":"Qwen2.5-Coder", "provider":"ollama", "model":"qwen2.5-coder:1.5b", "apiBase":"http://10.0.0.41:11434"}

原文链接：

https://dphacks.com/2025/02/09/raspberry-pi-5-coding-assistant-with-ollama-and-continue/