本地跑 AI 听起来高大上，其实只要装一个叫 Ollama 的工具（帮你管理和运行 AI 模型），再下载一个模型文件，就能在电脑上聊天、写代码。但硬盘迟早会坏，辛苦调好的配置和聊天记录丢了就亏大了。本文带你一步步安装 Ollama，并教你备份关键文件。

第一步：安装 Ollama 并下载模型

• 打开 Ollama 官网（ollama.com），点击下载对应系统（Windows / macOS / Linux）的安装包。Windows 用户直接双击安装，一路默认即可。
• 安装后打开终端（Windows 按 Win+R 输入 cmd，Mac 打开“终端”），输入 ollama --version，看到版本号说明成功。
• 下载一个入门模型：运行 ollama run qwen2.5:1.5b（这是一个 15 亿参数的小模型，适合新手）。等待几分钟下载完，看到“>>>”提示符就说明可以对话了。
• 常见坑：如果下载很慢，可以挂代理或换时段再试；Windows 用户注意模型默认存在 C 盘，空间不够可提前设置环境变量 OLLAMA_MODELS 指向其他盘。

第二步：找到关键文件在哪里

Ollama 的文件存在 ~/.ollama/ 文件夹（Windows 是 C:\Users\你的用户名\.ollama\）。里面最重要的两个东西：

• blobs 文件夹：存着模型本体，一个文件可能几十 GB，丢了就得重新下载。
• manifests 文件夹：记录模型信息，很小但必须和 blobs 一起备份。

如果你用 Open WebUI（一个网页版聊天界面），它的聊天记录存在 webui.db 文件里。Docker 安装的用户用命令 docker cp open-webui:/app/backend/data ./ 导出；直接 Python 安装的在 ~/.local/share/open-webui/（Linux）或 %APPDATA%\open-webui\（Windows）。

第三步：用 rsync 简单备份

推荐用 rsync 工具（Windows 需安装 Git Bash 或 WSL）。打开终端，执行：

• rsync -avh --link-dest=../backup_prev ~/.ollama/ /mnt/backup_drive/ollama_backup/（把 /mnt/backup_drive 换成你的 U 盘或外置硬盘路径）。
• 这个命令会创建增量备份：第一次全量，之后只复制变化的部分，节省空间和时间。
• 建议每周运行一次，或设置定时任务自动执行。

第四步：验证恢复，避免白忙

备份后一定要测试：删掉本地的 ~/.ollama/ 文件夹（模型会丢失），然后从备份目录复制回来：cp -r /mnt/backup_drive/ollama_backup ~/.ollama/。再运行 ollama list，能看到之前下载的模型就说明备份有效。