Ollama六个推理参数实测
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Ollama六个推理参数实测
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AI 综述
作者在同一台无独显笔记本上实测 Ollama 的六个推理参数，认为 num_thread、num_ctx 和 keep_alive 对实际体验最有帮助：将线程数设为物理核心数、把上下文从 4096 降到 2048 可提升生成速度，keep_alive=-1 可减少模型反复加载的等待。 这些设置有适用条件和代价：num_ctx 降到 2048 主要适合短问答，处理长文档可能发生静默截断；keep_alive=-1 会让模型持续占用约 5GB 内存，减少其他程序可用内存。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月26日 23:34
Ollama 推理加速实测：6 个参数中 3 个对无独显笔记本真正有用报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- 掘金 · 人工智能Ollama 推理加速实测：6 个参数中 3 个对无独显笔记本真正有用
作者在同一台无独显笔记本上测试 Ollama 的 6 个参数，指出 num_thread、num_ctx 和 keep_alive 最能改善实际体验。将 num_thread 调为物理核心数、把 num_ctx 从 4096 降至 2048，可提升生成速度；设置 keep_alive=-1 则能减少模型反复加载造成的启动等待。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。