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Ollama多显卡推理配置实战:双卡跑大模型的避坑指南与性能翻倍秘籍
2026.06.10 |
youres
| 134次围观
为什么你需要多显卡跑Ollama?单卡的瓶颈到底在哪 很多人用Ollama跑7B模型觉得挺流畅,直到某天心血来潮拉了个70B的模型,才发现8G显存根本塞不下——模型加载到一半直接OOM崩溃。这时候你可能会想:我机箱里明明还插着一张3060,Ollama能不能把两张卡都用上? 答案是:可以,但默认不会。Ollama底层依赖llama.cpp,而llama.cpp从很早就支持多GPU张量并行(tensor split),只是Ollama的官方文档对这块说得极其含糊,很多人甚至不知...
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LM Studio本地部署大模型加速优化实战:让AI推理速度翻倍的硬核技巧
2026.05.19 |
youres
| 97次围观
别再忍受慢吞吞的本地AI了 很多人兴冲冲下载了LM Studio,跑起来却发现回复一个字要等好几秒,体验远不如云端API。问题不在你的电脑配置,而在于你根本没调过参数。我折腾了大半年本地部署,从最初的龟速到现在的流畅体验,踩过的坑够写一本书。这篇就把我验证有效的加速技巧全部分享出来,不讲理论,只讲实操。 选对模型格式:GGUF量化的门道比你想的深 LM Studio支持多种量化格式,但90%的人只会选Q4_K_M就完事了。实际上,不同量化等级的推理速度差异可以高达3倍。我的...
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