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
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