在同一台 Mac 上設定 Ollama、Open WebUI 和 Continue

本指南適用於有權安裝應用程式，並可使用自有非敏感測試檔案的 Mac 使用者。你將把一個模型下載至 Ollama，將可持久儲存的 Open WebUI 瀏覽器聊天和 VS Code 的 Continue 擴充功能連接到同一個執行服務，再檢查實際提出的修改，決定是否保留。下列命令與檢查依據維護者的現行文件；BIG CHANGE 未執行這套組合，也未測量其速度、成本或網路流量。

主要變化

• 改變了什麼： 已下載的 Ollama 模型可以透過本機 API，同時支援瀏覽器聊天和 VS Code 編輯助理。每個用戶端仍須各自檢查連線。
• 為何重要： 一次模型安裝即可在同一台 Mac 上支援對話及經過審閱的程式碼修改，檔案擁有者仍掌握最終編輯決定。
• 應注意什麼： 選單中的模型名稱無法證明是哪個伺服器回答。請檢查供應方連線與實際回覆，尤其是另有供應方或雲端功能設定時。

1. 檢查 Mac 並選擇模型

你需要 Ollama 所需的 macOS 14 或更新版本、 Mac 版 Docker Desktop、配備 Continue 擴充功能的 VS Code，以及用來執行以下簡短 JSON 和檔案檢查的 Python 3。Ollama 支援 Apple M 系列的 CPU 與 GPU 執行；其文件對 Intel Mac 僅列出 CPU。請從 Mac 下載頁安裝 Ollama，將應用程式移至 Applications，啟動後依提示允許建立命令列連結。安裝並啟動 Docker Desktop，再從 VS Code 的 Extensions 檢視安裝 Continue。若缺少 Python 3，請從 Python.org 安裝（若 python3 無法使用）。在 Mac 上，VS Code 不會自動將 code 加入 shell 路徑。請遵循其 Mac 安裝說明：按 Cmd+Shift+P開啟 Command Palette，執行 Shell Command: Install 'code' command in PATH，再重新啟動 Terminal。確認所需工具皆可使用：

sw_vers -productVersion
ollama --version
docker version
code --version
python3 --version

記錄已安裝的版本。如果任一應用程式未執行，或 Mac 沒有足夠空間儲存模型及 Docker 資料，請先停止。 qwen2.5-coder:7b 模型頁面 目前列出 4.7 GB 下載大小及 Apache 2.0 授權。下載大小不等於執行所需的全部記憶體。這只是本指南的具體範例，不代表適合每台 Mac。必要時選擇文件明確說明的較小本機模型標籤，再將以下每個命令、瀏覽器選項及 YAML 欄位中的 qwen2.5-coder:7b 替換為該確切標籤。同時檢查替代模型的授權。

下載模型，並確認 Ollama 列出確切標籤：

ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama list
curl --fail-with-body --silent --show-error http://127.0.0.1:11434/api/tags | python3 -c 'import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print([m["name"] for m in d["models"]])'

清單應包含 qwen2.5-coder:7b。接著向 本機聊天 API 要求簡短回覆。遇到 HTTP 錯誤時命令會失敗，並檢查傳回的模型及非空白助理內容；回覆的具體措辭並不重要。 Ollama 執行選項 num_predict 將此次檢查限制為最多產生 64 個 token。即使句子遭截斷，也能證明收到了內容；空白回覆則表示檢查失敗，需進一步排查。

set -o pipefail
curl --fail-with-body --silent --show-error http://127.0.0.1:11434/api/chat \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"qwen2.5-coder:7b","messages":[{"role":"user","content":"Reply with one short sentence about checking a local connection."}],"stream":false,"options":{"num_predict":64}}' \
  | python3 -c 'import json,sys; d=json.load(sys.stdin); assert d.get("model")=="qwen2.5-coder:7b",d.get("model"); assert d.get("message",{}).get("content","").strip(); print("Model:",d["model"],"Reply:",d["message"]["content"])'

如果沒有該標籤，請完成下載後重新查看清單。如果 API 無法存取，請啟動 Ollama 並查看其 Mac 伺服器記錄 ，路徑為 ~/.ollama/logs/server.log。已下載的標籤與成功的本機回覆，構成三項檢查中的第一項。

2. 啟動 Open WebUI 並持久儲存本機資料

這份 Open WebUI 快速入門指南 將帳戶、設定及聊天儲存在 /app/backend/data ，並要求使用固定的 WEBUI_SECRET_KEY。本指南使用穩定的 v0.12.3 版本 ，而非持續更新的 main 標籤。Docker 會選擇適合 Mac 架構的映像檔；下載後請記錄映像檔識別資訊。

先檢查此處使用的名稱。如果任一名稱已存在，請檢查該容器或磁碟區，確認是否屬於先前的設定。不要只是為了讓命令執行，就替換現有容器或刪除其磁碟區。

docker ps -a --filter name=^/bc-open-webui$ 
docker volume inspect bc-open-webui-data

首次設定時，第二個命令表示磁碟區不存在是正常情況。以下步驟將產生的金鑰保存在 Mac 帳戶下的私有檔案中。請安全保留此檔案，以便重新建立容器。不要將內容提交至程式碼庫、貼出或分享。若此實例已有金鑰，請繼續使用原金鑰。

mkdir -p "$HOME/.config/bc-open-webui"
chmod 700 "$HOME/.config/bc-open-webui"
umask 077
if [ ! -s "$HOME/.config/bc-open-webui/webui-secret" ]; then
  openssl rand -hex 32 > "$HOME/.config/bc-open-webui/webui-secret"
fi
chmod 600 "$HOME/.config/bc-open-webui/webui-secret"
export WEBUI_SECRET_KEY="$(cat "$HOME/.config/bc-open-webui/webui-secret")"
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:v0.12.3
docker image inspect ghcr.io/open-webui/open-webui:v0.12.3 --format '{{json .RepoDigests}}'
docker volume create bc-open-webui-data
docker run -d --name bc-open-webui --restart unless-stopped \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v bc-open-webui-data:/app/backend/data \
  -e WEBUI_SECRET_KEY \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:v0.12.3
unset WEBUI_SECRET_KEY
docker ps --filter name=^/bc-open-webui$ --format 'table {{.Names}}\t{{.Image}}\t{{.Ports}}'

連接埠輸出應顯示 127.0.0.1:3000->8080/tcp。具名磁碟區可在重新建立容器時保留聊天與設定。金鑰保護工作階段連續性及應用程式加密值，因此請保留其私有副本。可存取 Docker 的人，可能從容器設定中查看環境變數；這是單一使用者的本機設定，不是共用主機的機密儲存庫。

在瀏覽器開啟 http://127.0.0.1:3000 。首次啟動時建立管理員帳戶。在頭像選單中開啟 Settings → Admin → Connections。檢查 Manage Ollama API Connections ，只保留一個啟用且指向 http://host.docker.internal:11434的連線；移除或停用不在本次檢查範圍內的供應方連線。Open WebUI 可在多個 Ollama 連線之間分配請求，因此僅有相同的下拉選單名稱並不足夠。在新聊天中選擇 qwen2.5-coder:7b ，然後詢問：「有什麼方法可以確認是本機模型回答？」確認出現非空白回覆，再重新開啟已儲存的聊天。記錄選取的模型及連線 URL。這是瀏覽器檢查；不要求特定答案。

如果頁面無法載入，請檢查 docker logs bc-open-webui 及連接埠綁定。如果模型清單是空的，請確認 Ollama 仍能回應 /api/tags、檢查已儲存的 Open WebUI 連線，並測試此 Docker Desktop 版本是否能存取 Mac 主機服務。 host.docker.internal 是 Docker Desktop 的主機位址，而 localhost 在容器內部指的是容器本身。Ollama 預設綁定至 127.0.0.1；主機到容器的轉送方式可能因設定而異。不要將失敗的連線視為成功設定，也不要把 Ollama 暴露在 0.0.0.0 上作為例行修復。繼續之前，請依安全政策解決本機網路路徑問題。排查時保留磁碟區及現有聊天。

3. 將 Continue 指向相同的 Ollama 標籤

Continue 在 Mac 的 VS Code 中執行，因此其 Ollama API 位址為 http://localhost:11434。開啟 Continue，使用聊天輸入區右上角的設定下拉選單，再按 Local Config旁的齒輪。這會開啟 ~/.continue/config.yaml； Continue 現行參考文件 使用 YAML。請備份現有設定，保留仍需要的模型或規則。新本機設定所需的完整最小內容如下：

name: Local Ollama check
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Qwen2.5 Coder 7B local
    provider: ollama
    model: qwen2.5-coder:7b
    apiBase: http://localhost:11434
    roles:
      - chat
      - edit

若檔案已存在，請把此模型項目加入其 models: 清單，保留現有頂層設定。儲存後選擇 Local Config 及已命名的本機模型，再於 Continue Chat 提出簡短問題。確認收到內容。這可檢查擴充功能的連線，但聊天回覆不等於檔案修改。 chat 和 edit 角色啟用了此處使用的兩項操作；本流程不承諾 Agent 或自動完成功能。

建立自己擁有的測試目錄及檔案，內容使用可獨立檢查的簡單行為。命令會保留現有檔案或原始副本；任一名稱若已被使用，請先檢查或另選測試目錄：

mkdir -p "$HOME/continue-local-check"
if [ -e "$HOME/continue-local-check/greeting.py" ] || [ -e "$HOME/continue-local-check/greeting.original.py" ]; then
  printf '%s\n' 'Scratch file already exists; inspect it or choose a new directory.'
else
  cat > "$HOME/continue-local-check/greeting.py" <<'PY'
def greeting(name):
    return "Hello, " + name

if __name__ == "__main__":
    assert greeting("Ada") == "Hello, Ada"
    print(greeting("Ada"))
PY
  if python3 "$HOME/continue-local-check/greeting.py"; then
    cp "$HOME/continue-local-check/greeting.py" "$HOME/continue-local-check/greeting.original.py"
  else
    printf '%s\n' 'Original check failed; inspect the file before requesting an edit.'
  fi
fi

原始檢查應在斷言通過後輸出 Hello, Ada 。開啟 greeting.py 至 VS Code，僅選取函式，再按 Cmd+I 使用 Continue Edit。請它加入簡短 docstring，同時維持傳回文字不變。將逐步顯示的行內 diff 與 greeting.original.py比較；對選取程式碼使用 Edit 時，可能將整個檔案納入上下文，因此僅能使用自己擁有的非敏感檔案。模型可能修改超出要求的內容。請檢查每個變更行，使用 Cmd+Opt+Y接受適當建議，或使用 Cmd+Opt+N拒絕。Continue 也提供全部接受及全部拒絕的控制項，但較小的 diff 更便於逐項審查。

接受後儲存檔案，然後執行：

diff -u "$HOME/continue-local-check/greeting.original.py" "$HOME/continue-local-check/greeting.py" || true
python3 "$HOME/continue-local-check/greeting.py"

確認 diff 僅包含預期變更，而且原始斷言仍通過。若拒絕建議，請確認檔案與原件相同，並記錄拒絕；不要宣稱已完成修改。檔案、diff 和獨立 Python 檢查，比模型對自己工作的描述更可靠。

4. 清楚保留各項邊界

Ollama、Open WebUI 和 Continue 各有獨立設定。如果只要關閉 Ollama 雲端功能，請在執行 Ollama 伺服器之帳戶的 ~/.ollama/server.json中加入以下欄位，同時保留現有 JSON 欄位。新檔案的完整內容如下：

{
  "disable_ollama_cloud": true
}

重新啟動 Ollama 應用程式，再檢查其伺服器記錄：

grep 'Ollama cloud disabled: true' "$HOME/.ollama/logs/server.log"

這份 Ollama FAQ 說明了此記錄行。若找不到，請先重新檢查由哪個 Mac 帳戶執行 Ollama、JSON 內容及是否重新啟動，再宣稱雲端功能已停用。此設定不檢查 Open WebUI 的其他供應方、選用線上功能或 Continue 的流量。Continue 的 離線指南 指示關閉 Allow Anonymous Telemetry、使用本機模型並重新啟動 VS Code。使用敏感資料前，請檢查每個應用程式的連線。單靠回送 URL 並不構成網路稽核。

請按實際用途檢查 Docker Desktop 授權 。個人、教育、非商業開源用途，以及符合以下條件的小型企業可免費使用： 員工少於 250 人，而且年營收低於 1,000 萬美元。大型組織和政府的專業用途需要付費訂閱。模型的 Apache 2.0 授權另行適用。磁碟空間、記憶體、下載頻寬及電力仍須考量；本指南未測量成本或效能結果。

若只需要較單純的 Ollama 終端機與 API 流程，請參閱 執行本機 Ollama 模型並檢查其聊天 API。 使用本機 Ollama 模型完成一次經過檢查的 Claude Code 修改 介紹另一種程式設計用戶端。

來源與延伸閱讀

• Ollama 的 macOS 需求、 聊天 API、 模型清單 API 及 FAQ：安裝限制、可觀察的 API 欄位、預設監聽位址及 Ollama 專用雲端設定。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。
• Ollama API 規格：執行時欄位 options.num_predict 限制這次簡短的本機聊天檢查。受限回覆可能在句中結束。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。
• Qwen2.5-Coder 7B 模型卡：範例標籤、列出的下載大小及模型授權。下載前請檢查標籤目前的資訊和 Mac 可用資源。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。
• Open WebUI 快速入門、 Ollama 連線指南 及 v0.12.3 版本：容器儲存與金鑰、供應方設定及穩定版本識別資訊。這些文件描述設定路徑，不代表這台特定 Mac 已成功連線。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。
• Continue 設定、 YAML 參考、 Edit 快速入門 及 離線指南：目前檔案路徑及鍵、編輯控制項和遙測設定。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。
• Docker Desktop 網路、 Mac 安裝 及 授權：主機位址、安裝及商業使用限制。請核實適用於組織的現行條款。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。
• VS Code 的 Mac 設定 及 Python 3 下載：選用的 shell 命令安裝步驟，以及檢查使用的直譯器。查閱日期：2026 年 10 月 21 日。