使用Termux将安卓手机变成随身AI服务器（pageassist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：

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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： 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 在 Debian 环境中安装 Ollama：curl -fsSL ollama /install.sh | sh 启动服务并运行模型：ollama serve & ollama run deepseek-r1:1.5b # 以 DeepSeek-R1 为例()]

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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： 在 Termux 中下载 Ollama 的 ARM64 版本：pkg install ollama 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。

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page assist的设置

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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]。

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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）。