安装与配置
参考github ollama 链接安装ollama。安装完成后,安装常用的模型,下载速度超快。
性能测试
在进行实际测试之前,我首先对模型进行了预处理,以确保其在 M3 Max 上能够高效运行。测试过程中,我主要关注了以下几个方面:
模型加载时间
加载大型模型通常需要较长的时间,但在 M3 Max 上,Ollama 的模型加载速度显著提高。这主要得益于 M3 Max 的强大计算能力和高速存储设备。相较于传统的 CPU 处理器,M3 Max 在加载大模型时表现出更高的效率。
推理速度
推理速度是评估大模型性能的关键指标。在我的测试中,Ollama 在 M3 Max 上的推理速度非常令人满意。模型能够在几秒钟内生成高质量的结果,这对需要实时反馈的应用场景尤其重要。
内存占用
虽然 M3 Max 配备了 128GB 的大内存,但在处理大模型时,内存占用仍然是一个需要关注的问题。通过合理配置和优化,Ollama 能够有效利用系统内存,确保模型运行的稳定性和流畅性。在测试中,我注意到内存占用在可接受范围内,没有出现明显的内存溢出或性能瓶颈。
实际应用场景
在我的实验中,我尝试了多种实际应用场景,包括自然语言处理(NLP)、图像识别和生成模型等。Ollama