如何优化本地AI运行性能?

大家都在玩本地AI的时候，是不是经常会遇到模型跑得太慢或者显存不够用的尴尬？其实要让Ollama这样的本地AI工具发挥最佳性能，还真有不少讲究。就拿我的4060TI显卡来说，跑8B参数的模型勉强够用，但要更流畅还得下一番功夫。

先从硬件配置下手

说实话，显卡决定了下限，但内存和SSD决定了上限。我的实战经验：16GB显存能舒服地跑7B-13B的模型，但系统内存最好32GB起步。有一次我尝试用128GB内存的服务器跑70B模型，那流畅度简直像换了台新电脑！不过千万别忽视SSD——模型加载速度相差可达5-10倍，用NVMe真的香。

这些调优小技巧真的很实用

Ollama有个很多人不知道的宝藏命令：OLLAMA_NUM_GPU=2 ollama pull可以指定用多块GPU下载模型（虽然我只有一块显卡…）。另外，conf文件里的batch_size参数别开太大，我的4060TI设置为4时就经常OOM（显存爆了），调成2立马稳如老狗。对了，Windows任务管理器里的GPU监控页面简直是调试神器！

模型选择也有讲究

量化版模型真香警告！一个完整的DeepSeek 7B模型要14GB，4bit量化后直接降到3.8GB，速度还能快30%。但我发现有些量化版本会损失推理能力——昨天测试时，标准版能正确解答的数学题，量化版居然算错了。所以我的建议是：先试试GGUF格式的各种量化版本（Q4_K_M这个平衡点不错），找到性能和准确率的甜蜜点。

说到具体的加速方案，有个小众但效果显著的技巧：把模型完全加载到显存。用--gpu-layers 40这样的参数（具体层数要看显存大小），在我的机器上响应速度直接从3秒缩到0.8秒！不过这个方法只适合固定使用某个模型的情况，频繁切换模型反而会更慢——这就是典型的”空间换时间”啊。