本文提供了一份优化 Ollama 以在本地执行 LLM 的指南，特别解决了模型尽管拥有强大的 GPU 却仍会静默回退到 CPU 使用的问题。文章解释说，问题通常源于 KV 缓存超过可用 VRAM，而不是模型权重本身。该指南详细介绍了四个关键设置：启用 `OLLAMA_FLASH_ATTENTION`，使用 `OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0` 量化 KV 缓存，使用 `OLLAMA_NUM_PARALLEL=1` 限制并行请求，以及明确设置一个可管理的 `num_ctx` 值。通过实施这些调整，用户可以实现完全的 GPU 卸载并显著提高推理速度，将模型从不可用转变为对编码等任务真正有用。 AI
影响 使用户能够在消费级硬件上本地运行更大的 LLM，减少对云服务的依赖。
排序理由 本文提供了优化现有软件（Ollama）以获得更好性能的实用技巧和配置设置。
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