一、环境准备

在开始之前，请确保你已经：

• 安装了Windows Subsystem for Linux (WSL)
• WSL可以正常运行
• 拥有sudo权限

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二、安装Ollama

执行安装命令
打开WSL终端，执行以下命令：

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

处理依赖问题

安装过程中可能会遇到如下问题：

根据提示安装依赖：

sudo apt-get install zstd

安装完成后，再次执行安装命令：

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

提示：如果安装过程中遇到其他依赖问题，按照错误提示安装对应依赖即可。

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三、 Gemma4模型介绍

1.什么是Gemma4？

Gemma4 是Google开发的第四代轻量级开源大语言模型，它是Gemma系列的最新版本。Gemma4在保持轻量级的同时，性能得到了显著提升，特别适合本地部署使用。

2.Gemma4 硬件需求参考

根据你的硬件配置，选择合适的 Gemma4 版本：

版本	最低显存	推荐显存	Apple Silicon 参考
E4B	~4GB	6-8GB	M1/M2 16GB+ 统一内存
26B A4B	~18GB	24GB	M3 Max 64GB 或更高
31B	~20GB	24-32GB	需要专业级 Mac 或外接 GPU

💡 推荐选择：gemma4:e4b 版本，适合大多数个人电脑配置，性能和资源占用达到最佳平衡。

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3.下载并运行模型
 

下载Gemma4模型
安装成功后，下载Gemma4模型：

ollama pull gemma4:e4b

⚠️ 注意：模型文件较大（约4.7GB），下载过程中请保持网络稳定。

4.验证模型安装

查看已安装的模型列表：

ollama list

5.启动对话

直接运行模型，开始交互式对话：

ollama run gemma4:e4b

现在你就可以直接在命令行中与AI对话了！如下图：

6.API服务启动

Ollama安装后，会自动在 localhost:11434 提供OpenAI兼容接口，方便第三方工具调用。

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四、接入OpenCode
 

配置文件位置
打开OpenCode配置文件：

~/.config/opencode/opencode.json

添加本地模型配置
在 provider 节点下，新增以下配置：

"gemma": {
  "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
  "name": "gemma",
  "options": {
    "baseURL": "https://localhost:11434/v1",
    "apiKey": ""
  },
  "models": {
    "gemma4:e4b": {
      "name": "gemma4:e4b",
      "limit": {
        "context": 128000,
        "output": 4096
      },
      "modalities": {
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "output": [
          "text"
        ]
      }
    }
  }
}

⚠️ 重点提示：

• baseURL 使用 https://localhost:11434/v1（注意末尾的 /v1）
• 模型名称 gemma4:e4b 必须与ollama中安装的模型名称完全一致
• apiKey 可以留空

在OpenCode中使用

1. 保存配置文件
2. 在OpenCode中执行 /models 命令
3. 选择 gemma4:e4b 模型
4. 可以开始使用完全免费的模型做代码开发啦。

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四、常见问题

Q1：安装命令执行失败怎么办？
检查网络连接，确保可以访问GitHub。如果网络受限，可能需要配置代理。

Q2：模型下载很慢或中断？

• 检查网络稳定性
• 可以尝试重新执行 ollama pull 命令，支持断点续传
• 考虑使用镜像源或代理加速

Q3：OpenCode中无法连接到模型？

• 确认 baseURL 配置正确（包含 /v1）
• 检查WSL中的Ollama服务是否正常运行
• 确认模型名称是否匹配
• 检查防火墙设置

Q4：内存不足怎么办？
Gemma4:e4b模型要求约16GB内存。如果内存不足，可以尝试：

• 使用更小的模型（如 gemma2:2b）
• 增加系统swap空间
• 关闭其他占用内存的程序

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🎉 总结
通过本教程，你已经成功：

• 在WSL中安装了Ollama
• 部署了本地大模型Gemma4
• 接入到OpenCode工具中
• 拥有了属于自己的AI助手

现在你可以：

• 在命令行中直接使用AI
• 在OpenCode中进行AI辅助编程
• 享受完全免费的本地AI服务（无需联网、无需付费）

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🔗 相关资源

• Ollama官方文档
• Gemma模型介绍
• 更多可用模型

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