vLLM是大模型本地部署的性能利器，通过PagedAttention算法和连续批处理技术，能显著提升推理速度与并发能力。相比ollama，vLLM吞吐量提升4.6倍，延迟降低57%，但需要更高配置（推荐RTX3090+16GB显存）。文章详细介绍了Docker和源码两种部署方式，以及性能优化技巧，并分享了网络运维助手的实战案例。vLLM适合生产环境高并发场景，而ollama更适合个人低配使用。文末

摘要：在CentOS8服务器部署Ollama时，模型qwen3.5:9b意外运行在CPU而非RTX3060 GPU上。通过系统化排查（驱动验证、服务日志分析、环境变量检查、权限确认等），发现根因是Ollama运行库目录/usr/local/lib/ollama为空，导致CUDA后端加载失败。通过软链接修复库路径后问题解决。本文强调排障的核心并非单一命令，而是建立"先定性后缩圈"

本文详细介绍了使用Ollama+Llama3在本地部署大模型的完整教程。主要内容包括：Ollama的优势分析（一键安装、自动模型管理、内置API）、Llama3模型下载方法、命令行交互与API调用示例（含Python代码）、性能优化技巧（模型选择、参数调整等）以及常见问题解决方案。文章重点演示了如何搭建网络运维助手应用，并提供了代码实现。Ollama以其简便性成为本地开发首选工具，支持多种硬件配置

vLLM是大模型本地部署的性能利器，通过PagedAttention算法和连续批处理技术，能显著提升推理速度与并发能力。相比ollama，vLLM吞吐量提升4.6倍，延迟降低57%，但需要更高配置（推荐RTX3090+16GB显存）。文章详细介绍了Docker和源码两种部署方式，以及性能优化技巧，并分享了网络运维助手的实战案例。vLLM适合生产环境高并发场景，而ollama更适合个人低配使用。文末

一套真正面向网络工程师、网络管理员、网络架构师的 本地优先、一体化、能落到实际业务里的网络运维桌面应用