Ollama marimo

marimo 是 Python 生态里的响应式 notebook——可以理解为「不会出现隐藏状态」的 Jupyter 替代品。它内置 AI 面板，支持接 Ollama 做对话和行内代码补全。

版本基线 v0.40.12，官方 docs.ollama.com/integrations/marimo。

一、安装 marimo

用 pip 或 uv 都行。推荐用 uv 起一个沙箱环境：

uvx marimo edit --sandbox notebook.py

沙箱模式的好处是依赖隔离，不会污染项目环境。

二、配置 Ollama

1. 打开 marimo 的用户设置，进 AI 标签页
2. 找到 Ollama 并配置为 AI provider，本地场景 base URL 填：

http://localhost:11434/v1

1. provider 配好后，可以开关具体要用哪些模型
2. 想加新模型，滚到页面底部用那里的 UI 添加

/v1 不能漏——marimo 走 OpenAI 兼容协议。

三、两个 AI 能力

这两处是分开的：配好对话不代表补全就开了，需要到 AI Features 里单独启用。

四、接 ollama.com 云端

1. 用 ollama signin 登录云端
2. 在 Ollama 的模型设置里添加一个云端托管的模型，比如 gpt-oss:120b
3. 之后在 marimo 里引用这个模型即可

五、为什么 notebook 场景适合接本地模型

数据分析的工作流有个特点：反复试错。一次分析可能要跑几十轮「改个提示词看看结果」。这种高频低价值的调用用云端 API 成本会迅速累积，用本地模型几乎零边际成本。

加上数据不出本机这一点，处理业务数据时更省心。

六、配置速查

常见问题

动手试

## ① 确认兼容端点
curl http://localhost:11434/v1/models

## ② 起一个沙箱 notebook
uvx marimo edit --sandbox my_notebook.py

然后在 AI 设置里填 http://localhost:11434/v1，选个模型，问一句话验证链路。