使用Termux将安卓手机变成随身AI服务器（page assist连接）

通过以下方法在安卓手机上运行 Ollama 及大模型，无需 Root 权限，具体方案如下：

1. 通过 Termux 模拟 Linux 环境运行

• 核心工具：
  • 安装 （安卓终端模拟器）()]。
  • 借助 proot-distro 工具安装 Linux 发行版（如 Debian）()]。
• 操作步骤：
  1. 在 Termux 中运行命令安装依赖：

     pkg update && pkg install proot-distro  
     proot-distro install debian  
     proot-distro login debian  
     

  2. 在 Debian 环境中安装 Ollama：

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

  3. 启动服务并运行模型：

     ollama serve &  
     ollama run deepseek-r1:1.5b  # 以 DeepSeek-R1 为例()]  
     

2. 直接使用预编译的 Ollama 二进制文件 (推荐)

• 适用场景：若手机性能较弱或不想配置复杂环境。
• 操作步骤：
  1. 在 Termux 中下载 Ollama 的 ARM64 版本：

     pkg install ollama
     

  2. 直接运行模型：

     # 以下修改监听和允许跨域是远程访问必要参数  
     # 修改监听地址
     export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
     # 允许跨域访问
     export OLLAMA_ORIGINS=*
     # 后台启动监听
     ollama serve &
     # 拉取deepseek-r1:7b模型
     ollama run deepseek-r1:7b
     

     参数与性能调优
     环境变量控制：
     OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1：启用注意力机制加速，提升模型推理速度。
     OLLAMA_NUM_PARALLEL=16：设置并行处理请求数，优化多任务性能。
     Ollama支持的其他环境变量主要包括：
     OLLAMA_HOST：定义服务监听地址（如 0.0.0.0:11434）。
     OLLAMA_KEEP_ALIVE：设置模型在内存中的存活时间（如 24h）。
     OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：限制同时加载的模型数量（默认1）。
     OLLAMA_NUM_THREADS=8 根据CPU核心数调整（如8核）。
     OLLAMA_NUM_PARALLEL：设置并行请求处理数（默认1）。
     OLLAMA_MODELS：自定义模型存储路径。
     OLLAMA_METRICS_ENABLED=true 启用prometheus监控指标输出，访问http://localhost:11434/metrics。

3. page assist的设置
   

5. 性能与注意事项

• 硬件要求：
  • 手机需支持 ARM64 架构（主流安卓机均兼容）。
  • 运行 1.5B~8B 参数的模型需至少 4GB 内存。
• 局限性：
  • 大模型（如 70B）因算力限制无法流畅运行。
  • 需保持 Termux 后台常驻，避免进程中断]。
• 优化建议：
  • 使用 & 后台运行命令（如 ollama serve &）。
  • 优先选择量化版模型（如 4bit 精度）减少资源占用]。

总结
通过 Termux + Linux 环境或直接运行二进制文件，可在安卓手机上部署 Ollama 并运行中小规模模型（如 DeepSeek-R1、Llama3-8B）。