🔥 作为坚守 CentOS 7.9 的运维 / 开发者，谁懂啊！官方 Ollama 二进制包直接报错「GLIBC_2.27 not found」，而系统 glibc 2.17 根本没法升级（怕崩系统）😫 但 4 张 NVIDIA L4 GPU（总计 96GB 显存）不能浪费，非要在原生环境跑 Ollama 部署大模型，于是硬着头皮走 Go 编译路线，过程踩遍坑，现在整理成保姆级教程，造福同款老系统用户！

📌 核心背景：为啥非要自己动手？

• 系统限制：CentOS 7.9 默认 glibc 2.17，官方 Ollama 所有版本都依赖 glibc≥2.27，直接运行必报错；

• 硬件刚需：4 张 L4 GPU 想最大化算力，原生编译比 Docker 少虚拟化损耗，多卡并行更高效。

• 无替代方案：社区无适配 glibc 2.17 的 Ollama 预编译包，只能源码编译定制。

🛠️ 全程实操（按自身路径调整）

• 版本选择：Go 1.24.4（适配 Ollama 0.13.3，兼容 glibc 2.17）+ Ollama 0.13.3 源码包（https://github.com/ollama/ollama/archive/refs/tags/v0.13.3.tar.gz）；

1️⃣ 升级 Go 到 1.24.4（编译 Ollama 的前提，不同用户路径不同，务必自查！）

• 卸载旧 Go（示例路径，替换成自己的！）：

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rm -rf /share/opt/go  # 我之前装的Go 1.18.2路径
sed -i '/\/share\/opt\/go\/bin/d' ~/.bashrc

• 下载 Go 1.24.4（阿里云镜像，稳定不翻车）：

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wget https://mirrors.aliyun.com/golang/go1.24.4.linux-amd64.tar.gz

tar -C /usr/local -xzf go1.24.4.linux-amd64.tar.gz

• 配置 Go 环境变量（全局生效）：

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vi /etc/profile

新增以下内容：

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export GOROOT=/usr/local/go
export PATH=$GOROOT/bin:$PATH
export GOPATH=$HOME/go
export GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/,direct  # 国内代理避坑

保存并退出（ESC， shift + ;, wq, 回车），使配置生效：

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source /etc/profile

• 验证：go version 输出 go1.24.4 linux/amd64 即成功。

2️⃣ 下载 Ollama 0.13.3 源码包（无需 git，解压即编译）

• 下载源码：wget https://github.com/ollama/ollama/archive/refs/tags/v0.13.3.tar.gz；

• 解压进入目录：

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tar -zxvf v0.13.3.tar.gz

# 看清解压后的目录名再进入
cd ollama-0.13.3

3️⃣ 编译 Ollama 0.13.3（适配 glibc 2.17 核心参数）

• 配置编译环境变量（静态编译，规避 glibc 版本问题）：

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export CGO_ENABLED=1
export CGO_CFLAGS="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -m64 -Wl,--hash-style=gnu -Wl,--as-needed"
export CGO_LDFLAGS="-lrt -lm -ldl -Wl,--disable-new-dtags -Wl,--rpath=/lib64"
export GOFLAGS="-buildmode=pie -trimpath"
export CC="gcc -static-libgcc -static-libstdc++"

• 执行编译（0.13.3 主入口在根目录 main.go，别写错！）：

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go build -ldflags "-s -w -linkmode=external -extldflags '-static-libgcc -static-libstdc++ -lm -ldl'" -o ollama ./main.go

• 验证：./ollama --help 无 GLIBC 报错，将二进制移到系统路径：cp ./ollama /usr/local/bin/，或将当前路径加入环境变量（我选择的后者：/share/tools/ollama-0.13.3）。

4️⃣ 配置开机自启（后台稳跑，省心！）

• 创建 systemd 服务文件：vi /etc/systemd/system/ollama.service，写入：

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[Unit]

Description=Ollama Service

After=network.target

[Service]

Type=simple

User=root

# 绑定4张L4 GPU，开启TensorRT加速

Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3"

Environment="OLLAMA_TENSORRT=1"

# 自定义模型存放路径，避免占满/root

Environment="OLLAMA_MODELS=/share/public_db/ollama/models"

ExecStart=/share/tools/ollama-0.13.3/ollama serve

Restart=on-failure

[Install]

WantedBy=multi-user.target

• 生效配置：systemctl daemon-reload && systemctl enable --now ollama；

• 验证服务：systemctl status ollama 显示active(running)即可。

5️⃣ 环境变量 + 模型路径优化（长期使用必备）

• 全局配置（/etc/profile 新增）：

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export OLLAMA_MODELS=/share/public_db/ollama/models

export OLLAMA_TENSORRT=1

export GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/,direct

• 生效：source /etc/profile；

• 模型路径权限（必做！）：

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mkdir -p /share/public_db/ollama/models

chmod 755 /share/public_db/ollama/models

chown -R root:root /share/public_db/ollama/models

• 测试：ollama pull llama3:8b，模型自动存到/share/public_db/ollama/models，验证路径生效。

✅ 最终成果

• 环境：CentOS 7.9（glibc 2.17）+ Go 1.24.4 + Ollama 0.13.3（原生编译）；

• 硬件：4 张 L4 GPU 满负载运行，llama3:70b（INT4 量化）；

• 稳定性：开机自启无故障，TensorRT 加速加持，延迟大幅降低。

🚨 关键避坑点

1. Go 路径：不同用户安装位置不同，用which go自查，确保 PATH 优先指向 Go 1.24.4；

2. 编译路径：Ollama 0.13.3 主入口是./main.go，别用./cmd/ollama（报目录不存在）；

3. 权限：模型路径必须提前赋权，否则拉取模型提示权限拒绝；

4. 加速：L4 GPU 开启 OLLAMA_TENSORRT=1，推理效率提升 30%+。

老系统也能拿捏大模型！Go 1.24.4+Ollama 0.13.3 这套组合，完美适配 CentOS 7.9，4 张 L4 GPU 终于物尽其用～ 转发给同处境的朋友，少走弯路！🚀

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