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。
本地部署
AI 推理降本实测：2140 万次请求、92 天模型分流改造，月成本降 77.9%，最大的节省反而不是换模型
对10条生产工作流做92天模型分流改造，覆盖2140万次真实请求，月推理成本降下77.9%。收益取决于流量形状而非开源强度；中间只存在一个70B甜点档；而最大的隐藏节省藏在vLLM显存与批处理调优里，顺序反了整个账都会算错。
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。
vLLM 生产调优实测：一个参数把吞吐翻三倍，P99 首 token 延迟从 3.8 秒压到 640 毫秒
同一台 A100 80G、同一个 Qwen2.5-32B 模型，从默认配置调到 1240 tokens/s 的完整账单：前缀缓存、max_tokens 收紧、chunked prefill 与 INT8 量化各自贡献多少延迟收益，以及为什么只看均值会把你更差的系统送上生产。
本地部署量化实测：Q4 是免费的吗？数字能力坏了 10.6 分
两周连续压测 Qwen2.5-32B 与 Llama-3.3-70B 在 FP16、Q8、Q5、Q4 四档量化下的质量损耗与推理成本：Q8 几乎无损，是本地部署默认起点；Q4 通用题只掉 2.3 分，数字算术却暴跌 10.6 分，小模型碰 2 比特是断崖不是斜坡。附能力图谱测试法与并发压测避坑指南。
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，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。
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。
2026年本地大模型部署横评：Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large实战对比
2026年本地大模型部署进入工程化阶段。本文横评Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large四款模型，基于真实硬件测试的部署成本与性能对比。
2026年本地大模型部署横评：Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large实战对比
2026年本地大模型部署进入工程化阶段。本文横评Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large四款模型，基于真实硬件测试的部署成本与性能对比。
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。