还有比ollama更傻瓜式的大模型本地部署方式吗 ？

LLM的狂风已经吹了几年， 所有人都耳濡目染的会飚上几句行话/名词。切好你自己有台4070的机器，恰好你有时间倒腾， 那就让我们回顾一遍名词，验证狂风吹过的技术车辙。

恰好最近有台4070(12g显存)机器，于是尝试使用ollama部署大模型。

RTX 4070 擅长训练中小型模型；凭借其 184 个 Tensor Core，它可以高效处理矩阵乘法等运算，这对于深度学习任务至关重要。

RTX 4070 适用于实时推理应用，提供快速的推理速度，使其成为聊天机器人和推荐系统等交互式 AI 应用的理想选择。

本次会用到3个名词

1. nvidia-smi 英伟达设备管理工具

基于nvidia managemant library（NVML）之上的命令行工具，用于管理和监控nvidia GPU设备， 随显示驱动一起分发。

以下是未部署大模型时候的资源消耗快照， nvidia-smi -l 可持续监控gpu使用。

• 第一行显示了nvidia-smi版本/驱动版本/CUDA版本
• 0 表示nvidia 4070是第一张显卡， 索引的概念，下面的进程关联了这块显卡0
• Fan Temp Perf Pwr 分别显示GPU的当前风扇转速、温度、性能状态和功耗
• Memory-Usage 当前显存使用量和总显存(12g)
• GPU_Util 显示当前GPU计算能力的百分比
• Compute M 表示当前计算模型： compute

2. ollama

ollama是mata开源的，定位是模型管理器 和推理框架，帮助用户傻瓜式在本地、k8s集群、虚拟机上部署开源大模型。

ollama -h提供了可用命令，也显示了可用的能力：创建模型、管控部署模型。

ollama是服务端-客户端架构，有后台服务进程olllama.exe，提供了GUI终端和命令行工具可交互，另外提供sdk和restful api，可供各种程序或者语言操作ollama。

 ollama  list
NAME                      ID              SIZE      MODIFIED
qwen3-embedding:latest    64b933495768    4.7 GB    15 hours ago
qwen3:8b                  500a1f067a9f    5.2 GB    23 hours ago

##  size 是预估的显存大小

3. qwen3:8b vs qwen3-embedding

8b表示80亿参数（8 Billion parameters）

除了chat模型， 还有嵌入模型embedding， 嵌入模型是将文本/image数据向量化的最新手段。

---

下载完ollama， 选择qwen3:8b大模型，开始下载模型。

1. ollama run qwen3:8b

$ ollama  run  qwen3:8b
>>> Send a message (/? for help)

运行千问大模型（未进行首次推理请求）， 显存和GPU使用率未发生变化；

首次推理请求， 显存使用稳定在6g, gpu使用率上升，推理结束，显存使用率不会降， gpu使用率回落， 说明ollama是按需加载大模型。

2. ollama run [model] vs ollama serve

ollama serve意味着启动ollama作为web服务(不意味着当前启动了大模型)，默认在http://127.0.0.1:11434/监听，外部可使用restful api或者client sdk操作ollama、操作模型、与模型对话。

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "qwen3:8b",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Hello there!"
  }],
  "stream": false
}'
{"model":"qwen3:8b","created_at":"2026-01-21T07:57:52.9621534Z","message":{"role":"assistant","content":"Hello! How can I assist you today? 😊","thinking":"Okay, the user greeted me with \"Hello there!\" So I need to respond in a friendly and welcoming manner. Let me make sure to acknowledge their greeting and offer assistance. I should keep it simple and positive. Maybe something like, \"Hello! How can I assist you today?\" That sounds good. Let me check if there's anything else I need to consider. No, that should cover it. Ready to respond.\n"},"done":true,"done_reason":"stop","total_duration":1535352700,"load_duration":98539300,"prompt_eval_count":13,"prompt_eval_duration":208148700,"eval_count":101,"eval_duration":1223840500}

这个restful api启动了大模型，且是按需加载， stream: true 就会按照streaming输出， 也就是走chunked transfer encoding watch机制。"think":默认为true表示输出推理思考。

3. ollama部署embeddings嵌入模型

eembeddings嵌入模型不同于对话模型，用于将文本/imgae向量化，用于语义搜索、检索和RAG。这里有最新的嵌入模型榜单

RAG 技术本质上是将Prompt增强技术， 本次利用ollama部署文本嵌入模型，提前将文本数据向量化后，存储在向量数据库。

curl -X POST http://localhost:11434/api/embed \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-embedding",
    "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
  }'

4. function calling

what is the temperature in the capital of china today?

LLM是静态知识，他肯定不知道今天是几号？今天天气怎么样 ？

他的静态知识告诉他中国首部是北京(如果换首都，他也G了)。

function calling允许模型调用外部工具并将其结果合并到对话响应中

无论是agentic开发，使用LLM APi， 理解function calling 都很重要，特别是底层的请求和响应payload工作方式。function calling需要结合应用能力一起来理解。

function calling 使得LLM具备推理出你想要做的动作(以结构化json的方式给出), app据此执行动作，将调用的结果合并到LLM的输出应答里面。

询问中国首都今天的气温？：

LLM角度：

• 先要要知道今天是几号， 提示应用去调用函数get_currentDate拿到时间
• 然后提示应用拿city= beijing ,date=2016-01-22 去调用天气函数get_temperature(string city， string date)
• 最后信息充足，对话中问类似的都能笑纳。

应用角度：需要提供2个函数

• get_temperature(string city， string date)： Get the current temperature for a city
• get_currentDate()： Get the current date

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① LLM发起第一次function calling, tools配置节携带了应用提供的2个外部调用函数。

LLM推理提示应用去调用get_currentDate函数。

② 应用拿这个推理信息，去调用准备好的get_currentDate函数，假设结果是2026-01-22。

③ LLM发起第二次function calling，此时message配置节要附带第一次外部调用的信息

LLM推理提示应用去调用get_temperature函数，此时参数都已经就绪了：beijing是推理已知，2026-01-22是外部调用注入信息。

④ 应用拿到推理信息，去调用get_temperature函数， 假设拿到结果是22°。

⑤ 向LLM发起最终天气对话，喂给他所有信息

  curl -s http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "model": "qwen3:8b",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "what is the temperature in the capital of china today?"},
    {"role": "assistant","tool_calls":[{"type": "function","function":{"index":0,"name":"get_temperature","arguments":{
             "city": "Beijing",
              "date": "2026-01-22" }}}]},
    {"role": "tool", "tool_name": "get_temperature", "content": "22°C"}
  ],
  "stream": false,
  "think": false
}'    // 注入的信息依旧放在`message`配置节。

模型就收到的外部调用的信息，并集成到自己推理系统。

所以一次复杂的对话可能经过几次function calling， 于此同时也需要应用的配合。