加速你的本地大语言模型:Ollama性能调优,实现极速推理infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 16:15•发布: 2026年2月25日 16:02•1分で読める•Qiita AI分析这篇文章提供了一个实用的指南,用于优化Ollama,使本地大语言模型(LLM)推理明显更快。它提供了一种逐步的方法来识别和解决性能瓶颈,确保更流畅、更有效率的开发体验。通过遵循概述的策略,开发人员可以释放本地LLM的全部潜力。要点•本文提供了解决Ollama API响应缓慢的故障排除步骤。•它强调优化模型参数,如`num_ctx`和`num_gpu`。•系统资源管理(GPU内存、CPU模式)是提高性能的关键领域。引用 / 来源查看原文"本文解释了如何从模型设置和系统环境两方面彻底调整Ollama的API响应速度过慢的问题,并逐步解释如何将其提高到实用速度。"QQiita AI2026年2月25日 16:02* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Claude AI: A Delightful Upgrade from ChatGPT for Writing and Coding较新Latent Library v1.0.2: A Boost for Image Management!相关分析infrastructure三星将2D NAND工厂改造为HBM4生产2026年2月25日 17:30infrastructure电信行业的 AI 变革:面向 6G 时代的智能网络!2026年2月25日 16:03infrastructure为您的 AI 智能体赋能:实现 99.9% 的可靠性2026年2月25日 13:30来源: Qiita AI