Ollama 报 model not found？六类坑一次排清

明明 ollama pull 跑过，代码一调用却报 model not found，甚至 ollama run 也找不到模型——这种报错九成不是模型文件丢了，而是模型名/标签写错、服务实例对不上、或索引没刷新。按 “看列表 → 对齐实例 → 重启服务” 三步走，绝大多数情况当场解决。

一、最常见：模型名或标签写错

Ollama 的模型名是带标签的，qwen2 和 qwen2:7b 是两个不同标识，只写模型名不带 tag 会直接找不到。调用时 model 字段必须和 ollama list 输出的 NAME 列原样一致，包括大小写和标签：

ollama list
# NAME        ID      SIZE    MODIFIED
# qwen2:7b    xxxx    4.7 GB  2 days ago

# Python 调用必须写完整带 tag 的名字
requests.post("http://127.0.0.1:11434/api/generate",
  json={"model":"qwen2:7b","prompt":"hello"})

二、多实例冲突：命令行和后台不是同一个服务

Windows/macOS 上 Ollama 装完会开机自启一个后台服务，你又手动 ollama serve 起一份，两份实例的模型库是互相隔离的。命令行 pull 的模型，API 调的是后台那个，自然找不到。

echo $OLLAMA_HOST          # 看 Python/curl 连的是哪个地址
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags   # 用 API 视角核对模型列表

两边对不上，就关掉系统托盘的 Ollama、统一用同一个 ollama serve 实例。

三、拉取中断留下碎片

网络差时 ollama pull 中途断开，磁盘上会有不完整的 blob 碎片，列表看不到但占用空间。先清理再重拉：

ollama rm qwen2:7b
ollama pull qwen2:7b

四、改了模型目录没重启服务

手动设了 OLLAMA_MODELS 换存储路径，但没重启 ollama serve，服务还在读旧目录。改完环境变量必须完全退出进程、重新启动服务，它才会在启动时扫描新目录建索引。

五、Docker 里宿主机拉模型，容器看不到

Docker 和宿主机文件隔离，你在宿主机 ollama pull，容器内的实例 ollama list 是空的。要在容器内部拉，并正确挂数据卷：

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama

坑	一句话判断	解法
标签不一致	ollama list 有，代码写简写	用完整带 tag 名
多实例冲突	api/tags 为空但 list 有	对齐到同一 11434
拉取碎片	磁盘占空间但列表空	rm 后重新 pull
换目录未重启	新路径有模型但识别不到	重启 ollama serve
Docker 卷没挂	宿主机有、容器内空	容器内 pull + 挂卷
远端 404	pull 直接 404 manifest	核对模型库名/tag

踩坑实录

我在服务器上用 ollama pull qwen2.5:7b 拉完，Python 脚本却一直报 model not found。我第一反应是网络问题，反复重装 Ollama，越搞越糟。后来 curl http://127.0.0.1:11434/api/tags 返回的是空数组，可 ollama list 明明列着模型。查 echo $OLLAMA_HOST 才发现：系统后台那个 Ollama 监听 11434，而我终端里手动 ollama serve 起在了另一次会话、根本不是同一个实例。把脚本和命令行都对齐到同一个 11434 后，调用立刻正常。教训：API 和命令行必须连同一个服务实例，别在两个 Ollama 之间反复横跳。