TypeError: fetch failed

快速结论：该报错通常出现在企业防火墙或杀毒/恶意软件扫描器拦截 Ollama 模型下载流量的场景中：下载进度显示到 100%，随后 sha256 校验失败并提示需要重新下载。优先排查公司侧安全设备是否改写、截断或误报下载内容。

适用环境：Ollama 0.1.30（Issue 标题环境，Windows、AMD GPU、AMD CPU）；另有评论者在 macOS 上以 Ollama 0.3.14 复现，环境日志显示 OLLAMA_MODELS:/Users/foo/.ollama/models、metal 推理库；两台环境都处在公司防火墙/代理之后。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。Issue 中未给出经过验证的最终修复步骤，维护者主要建议联系管理扫描器的同事排查扫描器是否过载，并收集 Ollama server 日志判断下载块是否真的损坏、HTTP 连接是否被截断。

注意事项：把 ollama.com/* 加入白名单并不足以绕过会深度检查流量的安全设备；评论中提到的 #2006 是相关改进方向，但截至该 Issue 讨论并未确认能直接解决此问题，可优先尝试但不保证生效。

问题场景

在公司内网环境中使用 Ollama 拉取模型（如较大的模型或较小模型 tinyllama）时，下载进度能够走到 100%，但验证阶段报 sha256 摘要不匹配，模型文件被迫重新下载。用户所在公司已将 ollama.com/* 通过防火墙白名单放行，下载“基本可用”，却总在收尾阶段失败。发帖人通过抓包/扫描器日志发现，公司恶意软件扫描器对从 Cloudflare 位置返回的文件产生误报，并将该行为报告为 “Trickling”。

报错原文

verifying sha256 digest
Error: digest mismatch, file must be downloaded again: want sha256:8934d96d3f08982e95922b2b7a2c626a1fe873d7c3b06e8e56d7bc0a1fef9246, got sha256:1dd340187fa2df434fb562efa41b824c8b1ef6f3f3f3bc401280f80d8adea61e

verifying sha256 digest
Error: digest mismatch, file must be downloaded again: want sha256:2af3b81862c6be03c769683af18efdadb2c33f60ff32ab6f83e42c043d6c7816, got sha256:198c7dc595d2b1235c2ac7d54ed0f10422dbe294b5750739e133cc7b55ef6947

update check failed - TypeError: fetch failed

原因分析

可能原因：企业防火墙或恶意软件扫描器对流经的模型下载流量进行拦截、改写或延迟，导致 Ollama 收到的数据块内容与预期不一致，或 HTTP 连接被扫描器截断，而客户端误判为下载完成，最终 sha256 校验不通过。维护者在评论中指出：Ollama 为了提升吞吐会并行下载多个 chunk，这种策略可能使扫描器积压到开始拒绝请求；同时客户端具备断点续传逻辑，扫描器的异常行为可能让续传逻辑“以为下载完了”。日志中的 TypeError: fetch failed 出现在更新检查阶段，评论中没有确认它与 sha256 校验失败属于同一根因，暂不能直接归因。

环境排查

确认 Ollama 版本（Issue 中出现 0.1.30 与 0.3.14）。
确认操作系统与硬件平台（Issue 标题环境为 Windows + AMD GPU/AMD CPU；评论环境为 macOS + metal）。
确认 Ollama 的代理相关环境变量：HTTPS_PROXY、HTTP_PROXY、NO_PROXY、http_proxy、https_proxy、no_proxy（评论日志中这些值均为空）。
确认 OLLAMA_MODELS 与日志目录，以便查看 ~/.ollama/logs/server.log。
确认公司防火墙是否只做了域名白名单，还是同时启用了 TLS 检查或文件内容扫描。
确认恶意软件扫描器是否报告 “Trickling” 或类似的渐进式传输告警。

解决步骤

在 Ollama 服务端日志中定位每次 pull 对应的下载记录，例如 downloading <hash> in N 100 MB part(s)，确认失败发生在哪个 blob、分成了多少个 part。
先尝试拉取小模型（如评论中的 tinyllama）验证：如果小模型也会 digest mismatch，说明并非模型体积导致的偶发问题，而是下载链路被统一处理，基本可排除“只有大模型才出错”的假设。
联系管理公司恶意软件扫描器的人员，询问在 Ollama 拉取模型期间扫描器是否出现过载、拒绝请求或触发误报，并确认能否对 ollama.com 相关流量或该扫描特征做例外。
请求网络/安全团队检查防火墙或代理是否对下载响应做了截断、改写或 TLS 拦截；若存在这类行为，可优先尝试在这些设备上对 Ollama 模型下载路径关闭深度检查。
若上述调整后仍不稳定，可关注 Issue 中提到的 #2006 改进项是否已随新版 Ollama 发布，并评估升级；该建议在讨论中并未被验证为解决本问题的一步修复。

验证方法

重新执行 ollama pull <模型名>，观察是否能完整通过 verifying sha256 digest 阶段而不出现 digest mismatch 或 Error: digest mismatch, file must be downloaded again。同时服务端日志中不应再出现同一次 pull 因摘要不匹配而重下的记录。由于本 Issue 没有确认的最终修复，能否彻底解决取决于公司侧安全设备策略的调整结果。