快速结论:这个报错通常出现在 Ollama 升级到 0.40.4 之后,调用升级前已下载的旧格式模型时,报错为 Error message after upgrading to 0.40.4: 'nimble:latest' was downloaded in a format that is no longer supported. "。优先排查本地模型 ID 是否与 Ollama 官方库中的模型 ID 一致。
适用环境:Linux/Ubuntu 22.04;NVIDIA GPU,Issue 中为 NVIDIA AGX Orin 32GB(JetPack 6.2.3);Ollama 0.40.4;涉及模型 nimble、tev、clef-flash。Issue 未提供 Python、CUDA、PyTorch 等版本信息。
最快修复方案:执行 ollama list nimble:latest 对比本地模型 ID,确认与官方库 ID 不一致后,重新运行 ollama pull nimble:latest。Issue 中用户拉取到新 ID 后模型恢复正常,tev 与 clef-flash 同样通过重新 pull 恢复。
注意事项:Issue 中用户第一次执行 ollama pull nimble:latest 并未立即生效,第二次拉取后才得到不同(正确)的模型 ID 并恢复正常,因此重新拉取可能需要确认是否真正拉到了新版本。如果本地模型 ID 已与官方一致仍报错,本 Issue 未覆盖该情况。
问题场景
用户在 NVIDIA AGX Orin 32GB(JetPack 6.2.3)、Linux/Ubuntu 22.04 上本地运行 Ollama,并使用 curl 请求 http://localhost:11434/v1/systemone 接口调用 nimble 模型。在 Ollama 0.40.3 时 nimble、tev、clef-flash 三个模型均可用;升级到 0.40.4 后,调用 nimble 返回格式不再支持的报错,只有 nimble-V3 可用。
报错原文
Error message after upgrading to 0.40.4: 'nimble:latest' was downloaded in a format that is no longer supported. "
{"error":"'nimble:latest' was downloaded in a format that is no longer supported. To re-download, run 'ollama pull nimble:latest'"}
原因分析
根据 Issue 维护者 rick-github 的说明,原因已经明确:0.40.4 之前的 systemone 支持使用自定义实现,模型是专门为该引擎配置的;0.40.4 改为使用 llama.cpp 原生支持,模型也随之针对新引擎更新,并新增了提示信息,当检测到用户使用旧版本模型时提示更新。因此升级后本地旧的 nimble 模型 ID 与 Ollama 库中更新后的模型 ID 不一致,从而触发格式不再支持的报错。
环境排查
- 确认 Ollama 版本:
ollama -v,Issue 中为 0.40.4。 - 确认本地模型 ID:
ollama list nimble:latest。Issue 中旧模型 ID 与官方库 ID6aa3fde96874不一致。 - 确认运行状态:
ollama ps,Issue 中修复后显示nimble:latest 6aa3fde96874 9.7 GB 100% GPU 8194 llamacpp Forever。 - 确认其余模型 tev、clef-flash 是否同样存在 ID 不一致。
- Issue 未提供 Python、CUDA、PyTorch、驱动版本,无需据此补写。
解决步骤
- 先运行
ollama list nimble:latest,记录本地 nimble:latest 的 ID。 - 与 Ollama 库中的模型 ID 对比;Issue 中官方库 ID 为
6aa3fde96874,本地旧 ID 与之不一致。 - 执行
ollama pull nimble:latest重新拉取。 - 再次运行
ollama list nimble:latest,确认模型 ID 已变为新 ID;Issue 中用户第二次 pull 后 ID 变化并恢复正常。 - 对 tev、clef-flash 重复相同步骤:重新
ollama pull后两者均恢复正常。 - 重新发起 systemone 请求验证调用是否成功。
验证方法
重新 pull 后,ollama list 中 nimble:latest 的 ID 应变为新 ID(如 Issue 中的 6aa3fde96874);再次用 curl 请求 http://localhost:11434/v1/systemone,应返回正常 answers 结果而不是格式不支持的报错。Issue 中用户对 nimble、tev、clef-flash 验证后均恢复正常,并确认无需为每个新 Ollama 版本重复更新,模型更新完成后无需其他操作。
参考来源
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