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。
Ollama
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。
2026年本地部署大模型实战：Ollama与vLLM企业选型全指南
2026年本地部署大模型实战指南，基于8周实测对比Ollama与vLLM在企业场景下的性能、稳定性与运维成本，给出可落地的部署与选型建议。
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年本地部署大模型实战：Ollama与vLLM企业选型全指南
2026年本地部署大模型实战指南：Ollama与vLLM在推理性能、成本、易用性与企业安全方面的真实对比与选型建议。
本地多模态实战：Ollama 跑 Llama 3.2 Vision 11B/90B 真实评测
实测 Llama 3.2 Vision 11B/90B 在 Ollama 上的 OCR、UI 走查与手写识别表现，对比延迟、准确率与成本，帮你选对本地多模态部署方案。
2026年AI编程助手横评：GitHub Copilot、Cursor、Codeium与本地Ollama实战对比
横评 GitHub Copilot、Cursor、Codeium 与 Continue.dev 本地方案，基于 4 个月真实项目开发数据，从补全准确率、跨文件重构、对话深度、数据隐私与成本五个维度给出选型建议。
2026年本地AI编程助手实测：Ollama + Open WebUI + Continue.dev 打造零成本智能开发环境
实测 Ollama + Open WebUI + Continue.dev 本地 AI 编程助手方案，对比 Llama 3.2、Qwen2.5-Coder、Codestral 等模型性能与成本，分析本地部署在隐私、长期投入上的真实优势。
本地 AI 视觉流水线实战：用 Ollama 与 YOLO11 自建零云端图像识别服务
本文以 Ollama 与 YOLO11 为核心，手把手搭建完全本地化的 AI 视觉识别流水线，涵盖模型部署、实时检测与性能优化，实现零云端依赖的图像识别服务。
2026 年本地部署大模型实战：LocalAI、Ollama 与 vLLM 企业选型全指南
数据隐私、成本控制、高并发需求下，LocalAI、Ollama 与 vLLM 如何选择？含 vLLM 部署 Llama 3.1 70B 生产环境实测数据。
2026年本地部署大模型实战：Ollama、vLLM与LocalAI性能与成本全对比
2026年本地私有化部署大模型实战指南：详解Ollama、vLLM与LocalAI在Windows、Mac与Linux环境下的性能、成本与选型建议。
Ollama vs LlamaFile vs LocalAI：2026 年本地 AI 模型部署实战指南
想本地部署 AI 模型却不知道从何下手？本文对比 Ollama、LlamaFile 和 LocalAI，从安装、内存占用、模型兼容性和 API 兼容性四个角度给出选型建议。