本地推理生产运维实战：124 次压测，把冷启动、显存水位和降级链路这四件事立起来才敢上线
124次压测告诉你，Ollama默认配置上不了生产。瓶颈是默认配置的批处理、显存策略、冷启动与可观测性四点，没有一项靠换模型能解决。本文给出四层监控与降级链路、冷启动压到12秒的三个动作和三条运维红线。
AI 本地部署
本地部署大模型实战：14 台机器实测，决定能不能用的不是显存，是 KV cache、上下文和量化位宽
Ollama 一条命令不代表真能用。14 台主机、三类真实负载端到端实测：7B 到 32B 量化精度曲线、长文档下 KV cache 的显存占用、Mac 与 NVIDIA 的分界，以及什么时候该从 Ollama 换 vLLM。显存只决定能不能进，后三项决定跑不跑得动。
模型量化部署横评：AWQ、GPTQ与GGUF的44组实测，70B模型4bit退化4.8%
同一张A100上完成44组权重量化实测：7B模型4bit几乎无损，70B模型长文摘要退化8.7%，而PPL只涨0.14。附显存速查表、三条部署路线的延迟成本账本，以及34B 4bit优于13B全精度的完整证据链。
本地部署 AI 实战：Llama 3.3 + Ollama 搭建企业级工作流全指南
如何在本地部署 Llama 3.3 并搭建完整 AI 工作流：从硬件选型、Ollama 安装到 RAG 与 API 集成，适合技术团队的实操指南。
2026年本地大模型部署实战：Ollama、vLLM 与隐私合规真实成本复盘
基于三个真实项目，本文拆解本地大模型部署的真实成本、延迟、合规风险和多模型管理方法，并给出可落地的决策框架。