Model Pilot

Your copilot for local LLM management — safely pull, benchmark, alias, and clean up models with confidence.

Model Pilot — 本地大模型管理技能（安全增强版）

语言：中文（简体） | English version: SKILL.en.md

用途

本 skill 是 Ollama 本地模型生命周期管理的操作指南与检查清单，用于帮助用户安全地完成：

• 拉取新模型
• 记录模型台账
• 进行可复盘 Benchmark
• 创建模型别名
• 创建 no-think / low-think 使用方式
• 扫描脚本中的模型引用
• 清理旧模型
• 处理国内镜像回退和常见故障

触发词：Ollama、拉模型、下载模型、测速、Benchmark、模型对比、模型别名、清理模型、ModelScope、GGUF、no-think、think false、模型台账、模型生命周期。

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0. 安全边界

本 skill 默认遵循"只读优先、确认后修改、破坏性操作单独确认"的原则。

默认允许的只读操作

可以直接执行或建议执行：

ollama list
ollama --version
curl http://localhost:11434/api/version
curl http://localhost:11434/api/tags
pwd
ls
rg "ollama run|MODEL_NAME|model_name|\"model\"|ollama\.chat|ollama\.generate" .
du -sh ~/.ollama/models/

必须用户确认后才能执行的操作

以下操作涉及下载、复制、创建、删除或修改配置，必须先说明影响，再等待用户确认：

ollama pull <model>
ollama cp <source_model> <alias>
ollama create <new_model> -f <Modelfile>
ollama rm <model>
brew upgrade ollama

不应自动执行的操作

除非用户明确要求，不要自动执行：

• 删除模型：ollama rm
• 覆盖已有 Modelfile
• 修改 ~/.zshrc、~/.bashrc、~/.profile
• 修改系统级环境变量
• 改动 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、OLLAMA_NUM_PARALLEL、OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS
• 批量下载多个大模型

删除模型前必须输出确认信息

删除任何模型前，必须先输出：

1. 当前 ollama list 摘要
2. 待删除模型名称
3. 模型用途判断
4. 是否发现脚本引用
5. 是否存在替代模型
6. 删除后能否重新拉取
7. 用户确认语句

推荐确认语句：

请确认是否删除模型：<model_name>。删除后如需恢复，需要重新下载或重新 create。

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1. 适用场景与不适用场景

适用场景

• 本地模型越来越多，需要建立台账
• 想比较多个模型在同一设备上的速度和质量
• 想创建简短别名，方便命令行调用
• 想判断某个模型是否可以安全删除
• 想处理 Ollama 官方 registry 下载慢、卡住、失败
• 想为不同工作流选择不同模型
• 想规范 no-think / think false 使用方式

不适用场景

• 自动替用户决定删除哪些模型
• 自动替用户选择"最强模型"
• 自动修改生产脚本中的模型名称
• 自动处理涉及隐私材料的 Benchmark 输入
• 代替模型质量评估或专业任务评审

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2. 环境检查

在做任何模型管理前，先检查环境。

ollama --version
curl http://localhost:11434/api/version
ollama list
du -sh ~/.ollama/models/

建议记录：

## Ollama 环境记录

- 日期：YYYY-MM-DD
- 操作系统：
- 芯片/CPU/GPU：
- 内存：
- Ollama CLI 版本：
- Ollama Server 版本：
- 模型目录占用：
- 当前主要用途：聊天 / RAG / 长文分析 / 代码 / 视觉 / 其他

如果 CLI 和 server 版本不一致，优先重启 Ollama 服务后再测试。

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3. 模型台账

生命周期管理的核心不是"模型多就删"，而是知道每个模型为什么存在。

建议维护一个 Ollama模型台账.md。

# Ollama 模型台账

| 模型名 | 类型 | 当前用途 | 绑定脚本/应用 | 状态 | 是否可删 | 替代模型 | 最近测试日期 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gemma4:26b | 通用文本 | 长文分析 | batch_xxx.py | 核心 | 否 | - | 2026-xx-xx | 稳定 |
| qwen3-vl | 视觉模型 | 图片理解 | photo_app | 核心 | 否 | - | 2026-xx-xx | 保留 |
| gpt-oss:20b | 通用文本 | 测试 | 无 | 观察 | 可考虑 | xxx | 2026-xx-xx | 速度慢 |

状态分层

建议把模型分为五类：

1. 核心模型：默认工作流正在使用，不能删除。
2. 任务模型：embedding、vision、coding、long-context 等特殊用途模型。
3. 备用模型：核心模型失效或质量不足时备用。
4. 测试模型：新模型观察期，建议 7—30 天后复盘。
5. 废弃模型：无明确用途、无脚本引用、已有替代，可考虑删除。

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4. 脚本引用扫描

清理模型前，先扫描当前项目是否有脚本引用模型名称。

在项目根目录执行：

rg "ollama run|MODEL_NAME|model_name|\"model\"|ollama\.chat|ollama\.generate" .

如果没有 rg，可用：

grep -R "ollama run\|MODEL_NAME\|model_name\|\"model\"" . 2>/dev/null

输出后整理成：

## 模型引用扫描结果

| 模型名 | 文件 | 行号/位置 | 用途 | 是否影响删除 |
|---|---|---|---|---|
| gemma-doc-nothink | batch_qwen_cards.py | MODEL_NAME | 资料抽取 | 是 |
| mistral-qa | qa_ask.py | model_name | 深度问答 | 是 |

删除模型前必须回答：

1. 是否被脚本硬编码引用？
2. 是否是 alias 的源模型？
3. 是否用于 embedding / RAG / 视觉 / 代码 / 长上下文？
4. 是否已有质量和速度都更好的替代模型？
5. 删除后是否容易恢复？

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5. 拉取新模型流程

5.1 官方 registry 优先

ollama pull <model_name>:<tag>

拉取前先确认：

• 模型来源
• 模型尺寸
• 量化等级
• 预计磁盘占用
• 本机内存是否足够
• 是否已有同类模型
• 是否有明确测试任务

5.2 下载失败后的回退流程

如果官方 registry 卡住或超时：

1. 先等待一段合理时间，确认不是短暂网络波动。
2. 终止卡住的下载。
3. 到 ModelScope 或 Hugging Face 查找对应模型。
4. 核对发布者、文件名、量化格式、更新时间、license。
5. 使用完整路径重新拉取或手动导入。

ModelScope 示例：

ollama pull modelscope.cn/<org>/<model_name>:<tag>

5.3 ModelScope 风险提示

使用镜像源时必须注意：

• 路径和 tag 以模型页面为准。
• 同名模型可能不是官方发布者上传。
• template、chat format、license、量化格式可能与官方版本不同。
• 拉取后必须用固定测试集验证输出格式、速度和质量。
• 工作流模型不要只因下载成功就直接替换生产模型。

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6. Benchmark 标准流程

不要只用 ollama run + subprocess 统计总耗时。总耗时会混入模型加载、命令行包装和输出渲染，不适合严肃对比。

优先调用 Ollama API，读取：

• total_duration
• load_duration
• prompt_eval_count
• prompt_eval_duration
• eval_count
• eval_duration

核心速度指标：

tokens_per_second = eval_count / (eval_duration / 1e9)

6.1 Benchmark 场景

建议至少分四类测试：

1. 短问答：100—300 字输出，测试日常响应。
2. 长文写作：800—1500 字输出，测试持续生成。
3. 长文档摘要：输入 5000—15000 字，测试上下文处理。
4. 结构化输出：要求 JSON 或固定 Markdown，测试工作流稳定性。

6.2 冷启动与热启动

• 冷启动：包含模型加载时间，用于判断首次响应体验。
• 热启动：先预热一次，再测试，用于判断真实连续使用速度。

6.3 API Benchmark 脚本

保存为 ollama_benchmark.py：

#!/usr/bin/env python3
import argparse
import json
import statistics
import time
import urllib.request
from typing import Any, Dict, List

OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"


def call_ollama(model: str, prompt: str, think: str | None = None, timeout: int = 600) -> Dict[str, Any]:
    payload: Dict[str, Any] = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "stream": False,
    }

    if think is not None:
        if think.lower() == "false":
            payload["think"] = False
        elif think.lower() == "true":
            payload["think"] = True
        else:
            payload["think"] = think

    req = urllib.request.Request(
        OLLAMA_URL,
        data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
        headers={"Content-Type": "application/json"},
        method="POST",
    )

    start = time.time()
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
        data = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
    wall_sec = time.time() - start

    eval_count = data.get("eval_count") or 0
    eval_duration = data.get("eval_duration") or 0
    prompt_eval_count = data.get("prompt_eval_count") or 0
    prompt_eval_duration = data.get("prompt_eval_duration") or 0
    load_duration = data.get("load_duration") or 0
    total_duration = data.get("total_duration") or 0
    response = data.get("response", "")

    tps = None
    if eval_count and eval_duration:
        tps = eval_count / (eval_duration / 1e9)

    prompt_tps = None
    if prompt_eval_count and prompt_eval_duration:
        prompt_tps = prompt_eval_count / (prompt_eval_duration / 1e9)

    return {
        "model": model,
        "wall_sec": round(wall_sec, 3),
        "total_sec_api": round(total_duration / 1e9, 3) if total_duration else None,
        "load_sec": round(load_duration / 1e9, 3) if load_duration else None,
        "prompt_eval_count": prompt_eval_count,
        "prompt_eval_sec": round(prompt_eval_duration / 1e9, 3) if prompt_eval_duration else None,
        "prompt_tokens_per_sec": round(prompt_tps, 2) if prompt_tps else None,
        "eval_count": eval_count,
        "eval_sec": round(eval_duration / 1e9, 3) if eval_duration else None,
        "tokens_per_sec": round(tps, 2) if tps else None,
        "response_chars": len(response),
        "preview": response[:160].replace("\n", " ") + ("..." if len(response) > 160 else ""),
    }


def run_benchmark(models: List[str], prompt: str, rounds: int, warmup: bool, think: str | None) -> None:
    if warmup:
        for model in models:
            try:
                call_ollama(model, "请用一句话回答：测试。", think=think)
            except Exception as e:
                print(f"[WARMUP FAIL] {model}: {e}")

    for model in models:
        results = []
        for i in range(rounds):
            try:
                result = call_ollama(model, prompt, think=think)
                results.append(result)
                print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
            except Exception as e:
                print(json.dumps({"model": model, "round": i + 1, "error": str(e)}, ensure_ascii=False))

        speeds = [r["tokens_per_sec"] for r in results if r.get("tokens_per_sec") is not None]
        if speeds:
            summary = {
                "model": model,
                "rounds": len(speeds),
                "tokens_per_sec_avg": round(statistics.mean(speeds), 2),
                "tokens_per_sec_min": round(min(speeds), 2),
                "tokens_per_sec_max": round(max(speeds), 2),
            }
            print("[SUMMARY] " + json.dumps(summary, ensure_ascii=False))


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Ollama API benchmark")
    parser.add_argument("models", nargs="+", help="Models to benchmark")
    parser.add_argument("--prompt", default="请写一段约500字的中文说明，介绍本地大模型的实际用途。")
    parser.add_argument("--rounds", type=int, default=1)
    parser.add_argument("--warmup", action="store_true")
    parser.add_argument("--think", default=None, help="true / false / low / medium / high, if supported by model and Ollama")
    args = parser.parse_args()

    run_benchmark(args.models, args.prompt, args.rounds, args.warmup, args.think)

使用示例：

python3 ollama_benchmark.py gemma4:26b qq36 --rounds 2 --warmup
python3 ollama_benchmark.py qq36-nothink qq36 --think false --rounds 2 --warmup

6.4 质量评估必须用真实任务

速度测试不能代替质量测试。模型用于生产工作流前，必须用真实材料或脱敏材料测试：

• 是否漏事实
• 是否编造
• 是否能按固定格式输出
• 是否能处理长文本
• 是否容易过度推断
• 是否会输出思考过程
• 是否符合任务角色定位

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7. 创建模型别名

7.1 Ollama 模型别名

ollama cp <source_model> <alias_name>

示例：

ollama cp qwen3.6:35b-a3b-q4_k_m qq36

注意：

• ollama cp 创建的别名通常共享底层模型存储。
• 删除 alias 不等于删除源模型。
• 删除源模型前要确认 alias 是否仍可用。
• alias 名称应短、稳定、能反映模型家族或任务用途。

7.2 Shell 命令别名

只建议输出命令，不自动写入 shell 配置。

alias qq36='ollama run qq36'
alias g26='ollama run gemma4:26b'

如需写入：

echo "alias qq36='ollama run qq36'" >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

写入前必须提醒用户：这会修改 shell 配置文件。

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8. no-think / thinking 控制规范

8.1 关键原则

SYSTEM 提示词只能要求模型"不输出思考过程"，不等于底层关闭 thinking。

如果 Ollama 和模型支持 think 参数，应优先用 API 显式设置：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "<model>",
  "prompt": "请总结这段材料。",
  "think": false,
  "stream": false
}'

如果模型支持 thinking levels，也可以测试：

"think": "low"

或：

"think": "medium"

具体是否生效，必须以模型实际输出和 Ollama API 支持情况为准。

8.2 Modelfile 方式只是弱约束

对不支持 think 参数的模型，可用 Modelfile 提示减少显式思考，但不能保证真正关闭 thinking。

FROM <model_name>:<tag>
SYSTEM "直接输出最终答案。不要输出思考过程、推理草稿或隐藏分析。"
PARAMETER temperature 0.4

创建：

ollama create <model_name>-nothink -f Modelfile.<model_name>-nothink

建议文件命名：

Modelfile.<source_model>.<purpose>.nothink

不要覆盖已有 Modelfile。

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9. 清理旧模型

9.1 查看模型与占用

ollama list
du -sh ~/.ollama/models/

9.2 清理判断标准

不要机械执行"只保留 3—5 个模型"。更合理的判断是：

• 无明确用途
• 无脚本引用
• 非 embedding / vision / coding / RAG 等特殊任务模型
• 最近 30 天未使用或已确认不再使用
• benchmark 明显落后
• 已有同类替代模型
• 删除后可重新下载或重建

9.3 删除前检查模板

## 删除模型前检查

- 待删除模型：
- 当前用途：
- 是否在台账中：是 / 否
- 是否发现脚本引用：是 / 否
- 是否是 alias：是 / 否
- 是否有替代模型：
- 删除风险：低 / 中 / 高
- 恢复方式：重新 pull / 重新 create / 无法恢复
- 建议：删除 / 暂缓 / 保留

删除命令：

ollama rm <model_name>

删除后确认：

ollama list
du -sh ~/.ollama/models/

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10. 量化级别选择指南

量化	体积	质量	速度/内存	适用场景
Q3_K_M	小	一般	压力小	内存紧张、粗略任务
Q4_K_M	中	良好	平衡	日常首选
Q5_K_M	较大	较好	压力略高	对质量更敏感
Q8_0	大	接近原始	压力大	质量优先且内存充足

选择原则：

• 普通聊天、摘要、轻量工作流：优先 Q4_K_M。
• 高质量长文、复杂分析：可测试 Q5_K_M 或 Q8_0。
• 小内存设备：先试 Q3_K_M 或更小模型。
• 不同量化版本必须用同一测试集比较，不要凭感觉判断。

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11. 常见故障

11.1 Ollama 版本过旧导致模型加载失败

症状：

unable to load model

可能原因：

• Ollama 版本不支持新版 GGUF
• CLI 和 server 版本不一致
• server 未重启

处理：

ollama --version
curl http://localhost:11434/api/version

然后根据安装方式升级或重启 Ollama。

11.2 模型下载卡住

处理顺序：

1. 确认网络是否正常。
2. 重新执行 ollama pull，Ollama 通常可断点续传。
3. 官方源长期卡住时，考虑 ModelScope 或 Hugging Face。
4. 换源后必须重新验证模型质量和格式。

11.3 模型加载慢或内存不足

检查：

ollama list
du -sh ~/.ollama/models/

建议：

• 降低模型尺寸或量化等级。
• 减少并发。
• 避免同时驻留多个大模型。
• 不要盲目提高 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH。
• 长上下文只在任务确实需要时开启。

11.4 输出格式不稳定

可能原因：

• 模型不适合结构化输出
• temperature 过高
• prompt 太松
• 上下文过长导致指令稀释

处理：

• 降低 temperature。
• 增加固定模板。
• 用短样本测试格式遵循能力。
• 必要时更换模型。

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12. 推荐工作流

新模型进入流程

发现模型 → 检查来源 → 判断用途 → 拉取/导入 → 环境记录 → Benchmark → 真实任务测试 → 写入台账 → 决定是否绑定脚本

模型替换流程

候选模型测试 → 与现有模型对比 → 检查输出质量 → 小范围替换 → 保留旧模型一段观察期 → 稳定后更新台账 → 再决定是否删除旧模型

模型清理流程

ollama list → 台账核对 → 脚本引用扫描 → 判断替代关系 → 输出删除建议 → 用户确认 → 删除 → 复查空间 → 更新台账

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13. 最小可复制命令清单

# 环境
ollama --version
curl http://localhost:11434/api/version
ollama list
du -sh ~/.ollama/models/

# 拉模型
ollama pull <model_name>:<tag>

# ModelScope 回退
ollama pull modelscope.cn/<org>/<model_name>:<tag>

# 创建 Ollama alias
ollama cp <source_model> <alias_name>

# 扫描脚本引用
rg "ollama run|MODEL_NAME|model_name|\"model\"|ollama\.chat|ollama\.generate" .

# 删除模型，必须确认后执行
ollama rm <model_name>

# API no-think 测试
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "<model>",
  "prompt": "请用一句话回答：测试。",
  "think": false,
  "stream": false
}'

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14. 输出要求

当用户请求"帮我管理 Ollama 模型"时，应优先输出：

1. 当前判断
2. 安全风险
3. 建议执行的只读检查
4. 是否需要用户确认
5. 下一步命令

当用户请求"清理模型"时，应输出：

1. 模型分层
2. 不可删模型
3. 可观察模型
4. 可删除候选
5. 删除前引用扫描命令
6. 删除确认提示

当用户请求"测试模型"时，应输出：

1. 测试目标
2. 测试场景
3. Benchmark 命令
4. 质量评估维度
5. 是否建议进入生产工作流