---
title: 'Pull modeller fra admin-UI'
description: 'Klik en knap, se live download-progress, skift mellem Gemma-varianter uden at åbne terminalen.'
canonical: 'https://cartwright.app/docs/ai/local-ai/pulling-models'
---

# Pull modeller fra admin-UI (/docs/ai/local-ai/pulling-models)



Når du har installeret Ollama er der intet du nogensinde behøver gøre i terminal igen. Cartwright's admin har en **Pull this model**-knap der orchestrerer hele download-flowet og viser progress live.

## Forudsætning [#forudsætning]

* Ollama er installeret og kørende på `localhost:11434` (eller en endpoint du har konfigureret). Se [Setup Ollama](/docs/ai/local-ai/ollama-setup) hvis ikke.
* Du er logget ind som admin.

## Flow [#flow]

<Steps>
  1. **Åbn `/admin/integrations`** og vælg **Local** under "AI provider".

  2. **Klik "Hent modeller"**. Hvis Ollama svarer men ingen modeller er installeret, ser du tre anbefaling-kort:

     * **Tiny** — gemma4:e2b (7.2 GB, 8 GB+ RAM, read-only tools)
     * **Anbefalet** — gemma4:e4b (9.6 GB, 16 GB+ RAM, low-risk-writes)
     * **Power** — gemma4:26b (18 GB, 32 GB+ RAM, alle 37 tools)

     På en Apple Silicon Mac vælger Cartwright automatisk `-mlx`-varianten af e2b og e4b (markant hurtigere på M-series chips).

  3. **Klik "Pull"-knappen på det kort du vil have**. Cartwright POSTer til `/api/admin/ai/ollama-pull` som streamer Ollama's pull-progress via Server-Sent Events. Du ser:

     ```
     downloading                                           42%
     ████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
     ```

     Status'en opdateres real-time fra "pulling manifest" → "downloading" → "verifying sha256" → "success". Hele forløbet tager 2-15 minutter afhængig af din internet-forbindelse.

  4. **Når pull'en er færdig**, dukker modellen automatisk op i Model-dropdown'en og bliver auto-valgt. Du behøver ikke klikke "Hent modeller" igen.

  5. **Klik "Gem settings"*&#x2A; og dernæst &#x2A;*"Test forbindelse"** for at verificere den faktisk svarer.
</Steps>

## Hvad sker der under hætten? [#hvad-sker-der-under-hætten]

* **Allow-list:** Pull-endpointet validerer model-navnet mod en hardcoded liste (Gemma 3/4, Llama 3.x, Qwen). Du kan ikke pulle vilkårlige tags fra Ollama-registry'et — det er defense-in-depth mod corrupted DB-state.
* **Audit-log:** Hver pull-attempt logges to gange — én ved start (`errorMsg="pull started"`) og én ved finish (`ok=true` eller `false` med fejlbesked). Filtrér `/admin/audit` på `tool="ollama.pull"` for at se historik.
* **Cancellation:** Lukker du tabben midt i en pull, propagerer aborten til Ollama via `AbortSignal`. Halvkomplette downloads forbliver i Ollama's cache og kan resumes ved næste forsøg.
* **Cost:** Pull'en koster intet — det er Ollama der downloader fra deres registry. Cartwright proxyer kun progress-streamen.

## Hvad hvis det fejler? [#hvad-hvis-det-fejler]

**"Model 'foo' er ikke i allow-listen"** — model-navnet matchede ikke allow-list'en. Tjek staveformer (`gemma4:e4b`, ikke `gemma-4-e4b`) eller pull manuelt via terminal og opdater listen i [`lib/ai/client.ts`](https://github.com/cartwright/cartwright/blob/main/test-template/app/api/admin/ai/ollama-pull/route.ts).

**"Ollama returnerede 404"** — Ollama-endpointet er forkert. Tjek `/admin/integrations` "AI provider"-sektionen og sørg for at endpoint-URL'en peger på en kørende Ollama-instans.

**Pull går i stå halvvejs** — Ollama's egen retry-logik håndterer kortvarige netværks-glitches. Hvis pull'en hænger >5 min uden progress, refresh siden og prøv igen. Ollama caches partial downloads så du ikke starter forfra.

**Permission error** — `/api/admin/ai/ollama-pull` kræver admin-role. Hvis du ser 401, log ind igen.

## Skifte mellem modeller [#skifte-mellem-modeller]

Du kan pulle flere modeller og skifte mellem dem i Model-dropdown'en. Aktuelt valg gemmes i `IntegrationSettings.localAiModel` og slår igennem instantanly — næste chat-besked bruger den nye model.

Ollama beholder modeller i \~/.ollama/models indtil du eksplicit fjerner dem med `ollama rm <model>` (terminal — pull-fra-admin har ikke en delete-knap i v1).

## Hvor finder jeg listen over hvad jeg har pulled? [#hvor-finder-jeg-listen-over-hvad-jeg-har-pulled]

* **Admin-UI:** `/admin/integrations` → "Hent modeller"-knap → **Installerede modeller**-sektionen viser hver pulled model med navn, størrelse, capability-tier og en **Slet**-knap. Total disk-usage vises i højre hjørne ("3.2 GB samlet")
* **Terminal:** `ollama list`
* **Audit-log:** filtrér på `tool="ollama.pull"` eller `tool="ollama.delete"` for historik

## Slet en model [#slet-en-model]

Klik **Slet** på modellen i Installerede modeller-listen. Du får en
confirm-dialog med model-navn + størrelse — accepter for at fjerne den
permanent. Slet-knappen er disabled på den aktive model (skift først til
en anden i Model-dropdown'en).

Når sletningen lykkes:

* Modellen er væk fra disk (`~/.ollama/models/`)
* RAM frigøres hvis modellen var loadet
* Audit-log får row med `tool="ollama.delete"`, `actor=user:<id>`,
  `model=<navn>`
* Listen refreshes automatisk

Du kan altid pulle modellen igen senere — modellen ligger fortsat i Ollama's
registry. Genoptag downloaden ved at klikke Pull-knappen på det relevante
anbefaling-kort.

Eller terminal:

```bash
ollama stop <model>   # frigør RAM nu (modellen unloader auto efter ~5 min ellers)
ollama rm <model>     # slet fra disk
```