DeepSeek Harness 接本地模型：Ollama 配置、六类失败与回退到官方模型

DeepSeek Harness 接 Ollama，核心只有一件事：把自定义提供方的四个字段填对。 连不上、404、模型不存在，六类失败里有一半是字段与模型名的问题。

两条接法：先选一条

接本地模型有两种方式，选一条走通再考虑另一条。

自定义提供方更直接。 在「设置 → 模型」里添加提供方，按表单逐项填写；Ollama 默认地址是 127.0.0.1:11434（来源）。

OpenAI 兼容端点适合中间有网关的场景。 如果 Ollama 前面还有一层代理，用兼容端点更顺；没有网关时，不必多绕一层。

不要两条同时配。 同一个模型出现两个提供方，会话可能选错；先走通一条，再决定是否保留第二条。

配置步骤

按顺序填，先保证列表能读到模型，再保证会话能用。

1. 在本机启动 Ollama，确认 ollama list 能看到目标模型。
2. 打开「设置 → 模型」，添加自定义提供方。
3. 填写 Provider ID：用能区分的名字，例如 ollama-local。
4. 填写 base URL：http://127.0.0.1:11434。
5. 选择 API 协议与模型名，模型名必须与 ollama list 里的完全一致。
6. 保存后刷新模型列表，确认目标模型可选。
7. 新开会话，选该模型发一条测试消息。

模型名要逐字对。 大小写、标签后缀（如 :latest）不一致，都会表现为「模型不存在」。

先刷新列表再开会话。 模型列表是缓存的一层，保存后不刷新，界面可能仍显示旧选项。

六类失败与排查

连接失败、404、模型不存在、协议错误、图片能力、超时，六类覆盖大多数情况。

1. 连不上。 Ollama 没启动、地址填错或端口被占用；用 curl http://127.0.0.1:11434/api/tags 对照。
2. 404。 base URL 多了或少了一段路径；Ollama 的根地址不需要额外路径。
3. 模型不存在。 模型名不一致或未 pull；用 ollama list 核对后重填。
4. 协议错误。 API 协议选错；自定义提供方与兼容端点用的协议不同，按说明选。
5. 图片能力异常。 本地模型不支持图片，却开了视觉开关；关掉图片能力，或换支持视觉的模型。
6. 超时。 模型过大、显存不足或推理慢；先换小模型验证链路，再调超时。

排查顺序是「服务 → 地址 → 模型 → 协议 → 能力」。 前两步用 curl 就能确认，不要先改会话配置。

图片与网关兼容性开关写在配置里。 它们在 settings.yaml 中，不在界面表单里；改完要重启或重载（来源）。

验证：三个信号

配置成功与否，看三个信号，不只看「保存成功」。

1. 列表信号： 模型选择器里出现目标模型，名称与配置一致。
2. 请求信号： 发一条测试消息，会话有回复，日志里请求指向本地地址。
3. 能力信号： 需要图片或工具调用时，确认该模型支持；不支持就关掉对应开关。

三个信号都过，才算接通。 只过前两个，可能在复杂任务里才暴露能力缺失。

保留一次测试记录。 模型名、base URL、请求结果，出问题时能快速对照。

回退官方模型

本地模型不可用时，回退要彻底。

1. 在模型设置里切回官方提供方。
2. 或停用自定义提供方，避免会话继续选中它。
3. 新开一个会话验证；旧会话可能仍引用旧模型。
4. 需要保留本地配置时，不要删除，只停用；下次直接启用。
5. 检查默认模型设置，避免新会话又落回本地模型。

只改模型名不算回退。 提供方仍在、默认模型仍指向它，新会话还会失败。

回退后确认请求走向。 日志里应看到请求发往官方地址，而不是本地端口。

成本与硬件边界

本地模型的优势是数据不出本机，代价是硬件与速度。

1. 显存决定模型大小。 模型越大，显存要求越高；显存不足会退化到 CPU，速度明显下降。
2. 上下文越长越吃显存。 长会话下本地模型更容易爆显存；必要时缩短上下文或换小模型。
3. 并发能力有限。 本地单机适合个人使用，多人并发要评估排队与超时。
4. 能力有差异。 本地模型在工具调用、结构化输出上可能与官方模型不同，插件行为也会受影响。

边界清楚，才不会把「能跑」当成「能替代」。 本地模型适合隐私敏感、离线或成本可控的场景；复杂任务仍可能需要官方模型。

下一步

先跑通一条接法，再按六类失败排查。 想看官方提供方的填表细节，看《DSH 怎么用 Ollama 跑本地模型》；想看通用模型配置，看《DeepSeek Harness 模型怎么配置》；想看图片能力开关，看《模型图片能力配置》。

来源：DeepSeek Harness 官方文档、dsh CLI README、Ollama 官方文档