用Ollama部署开源模型整个过程不超过5分钟。但跑起来只是第一步——这篇还会带你做一件事在同一台机器上部署两个不同尺寸的模型跑同一组问题填一份模型选型对比表。以后你做技术选型时这一套方法直接复用。3.1 安装OllamaOllama是目前对开发者最友好的本地模型管理工具一条命令就能拉取和运行模型。它提供类似Docker的使用体验但没有容器那一层复杂度。macOS / Windows直接去 ollama.com 下载安装包双击安装。装完后菜单栏会出现一个羊驼图标后台服务自动启动。Linux bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh装完验证一下bash ollama --version # 输出类似ollama version 0.5.73.2 拉取并运行第一个模型我们选用阿里开源的Qwen2.5系列中文问答能力在开源模型里属于第一梯队。先拉7B版本bash ollama pull qwen2.5:7b7b表示70亿参数压缩后约4~5GB8GB内存的机器能跑但会占满16GB内存比较从容。拉完后直接对话bash ollama run qwen2.5:7b你会进入一个交互式终端直接打字提问text 用一句话解释Java的GC机制模型会逐字输出回答。退出按Ctrl D或输入/bye。如果下载速度慢可以使用镜像加速。Ollama默认从它的官方仓库拉取国内用户可设置环境变量bash # 一些社区提供的加速镜像按需选用 export OLLAMA_HOST0.0.0.0:114343.3 用代码调用Ollama终端里聊只能测试真正开发要通过API。Ollama启动后默认监听http://localhost:11434接口兼容OpenAI格式可以直接用我们第2篇写的chat_completion_stream来调。但既然Ollama有自己的轻量API这里给出一个更直接的封装方便后续调用。python ollama_client.py Ollama模型的Python客户端封装 本文件对应 stage01_env/ollama_client.py import httpx import json from typing import AsyncIterator, Optional class OllamaClient: 封装Ollama的聊天和生成接口。 def __init__(self, base_url: str http://localhost:11434): self.base_url base_url.rstrip(/) # ---------- 同步版 ---------- def chat_sync(self, model: str, messages: list[dict]) - str: 同步对话返回完整回答。 用于脚本、测试、不需要流式的场景。 url f{self.base_url}/api/chat payload { model: model, messages: messages, stream: False, } with httpx.Client(timeout120.0) as client: response client.post(url, jsonpayload) response.raise_for_status() data response.json() return data[message][content] # ---------- 异步流式版 ---------- async def chat_stream(self, model: str, messages: list[dict]) - AsyncIterator[str]: 异步流式对话逐token返回。 适用于Web服务、实时对话界面。 url f{self.base_url}/api/chat payload { model: model, messages: messages, stream: True, } async with httpx.AsyncClient(timeout120.0) as client: async with client.stream(POST, url, jsonpayload) as response: response.raise_for_status() async for line in response.aiter_lines(): try: chunk json.loads(line) content chunk.get(message, {}).get(content, ) if content: yield content except json.JSONDecodeError: continue # ---------- 工具方法 ---------- def list_models(self) - list[dict]: 列出本地已安装的模型。 url f{self.base_url}/api/tags with httpx.Client() as client: response client.get(url) response.raise_for_status() return response.json().get(models, []) def pull_model(self, model_name: str) - None: 拉取模型同步会阻塞直到完成。 如果需要进度调用方可以改用异步流式版本。 url f{self.base_url}/api/pull payload {name: model_name, stream: False} with httpx.Client(timeout600.0) as client: response client.post(url, jsonpayload) response.raise_for_status()测试一下python import asyncio async def test_ollama(): client OllamaClient() msgs [{role: user, content: 什么是RAG用两句话说清楚}] async for token in client.chat_stream(qwen2.5:7b, msgs): print(token, end, flushTrue) asyncio.run(test_ollama())3.4 实战模型选型对比实验好了现在来做真正有价值的事。同一台机器部署两个不同尺寸的模型跑同一组测试问题然后填一份对比表。这一套你以后在自己项目里做模型选型可以直接照搬。3.4.1 拉取两个对比模型bash # 7B版本主力 ollama pull qwen2.5:7b # 1.5B轻量版本对比用 ollama pull qwen2.5:1.5b1.5B版本只有约1GB大小内存占用小但回答质量会有所下降。具体差距多少数据说话。3.4.2 编写对比测试脚本python model_benchmark.py 对比不同模型在相同问题上的表现 本文件对应 stage01_env/model_benchmark.py import asyncio import time from ollama_client import OllamaClient # 测试问题集覆盖不同难度和类型 TEST_QUESTIONS [ # 简单事实型 什么是Java的垃圾回收机制, # 知识解释型 请解释微服务架构中的服务发现原理, # 代码生成型 用Python写一个快速排序函数带注释, # 逻辑推理型 如果数据库查询变慢可能有哪些原因, # 中文理解型 请用中文总结Spring Boot的三大核心特性, ] MODELS [qwen2.5:7b, qwen2.5:1.5b] async def benchmark_single_model(client: OllamaClient, model: str, questions: list[str]) - list[dict]: 对单个模型跑全部测试问题返回带性能数据的结果。 results [] for i, question in enumerate(questions): print(f [{model}] 测试 {i1}/{len(questions)}: {question[:40]}...) messages [{role: user, content: question}] start time.perf_counter() full_response token_count 0 first_token_time None async for token in client.chat_stream(model, messages): if first_token_time is None: first_token_time time.perf_counter() full_response token token_count 1 end time.perf_counter() total_time end - start ttft first_token_time - start if first_token_time else 0 results.append({ question: question, model: model, response: full_response, total_time_sec: round(total_time, 2), first_token_sec: round(ttft, 2), token_count: token_count, # tokens/s 计算排除首个token等待 tokens_per_sec: round( (token_count - 1) / (total_time - ttft), 2 ) if total_time ttft and token_count 1 else 0, }) # 每个问题之间休息1秒避免显存/CPU飙满 await asyncio.sleep(1) return results def print_comparison_table(all_results: dict[str, list[dict]]): 打印对比汇总表。 print(\n * 80) print(模型选型对比报告) print( * 80) for model in MODELS: results all_results[model] avg_total sum(r[total_time_sec] for r in results) / len(results) avg_ttft sum(r[first_token_sec] for r in results) / len(results) avg_tokens sum(r[token_count] for r in results) / len(results) avg_tps sum(r[tokens_per_sec] for r in results) / len(results) print(f\n 模型: {model}) print(f 平均总耗时: {avg_total:.2f} 秒) print(f 平均首token延迟: {avg_ttft:.2f} 秒) print(f 平均回复长度: {avg_tokens:.0f} tokens) print(f 平均生成速度: {avg_tps:.2f} tokens/s) # 定性对比展示取第一个问题的回答作为样例 print(\n - * 40) print(定性对比第1题回答节选) print(- * 40) q0 TEST_QUESTIONS[0] for model in MODELS: resp all_results[model][0][response] print(f\n[{model}] {q0}) # 截取前200字 print(f → {resp[:200]}...) async def main(): client OllamaClient() # 确保模型已安装 installed [m[name] for m in client.list_models()] for model in MODELS: if model not in installed: print(f模型 {model} 未安装正在拉取...) client.pull_model(model) all_results {} for model in MODELS: print(f\n▶ 开始测试模型: {model}) all_results[model] await benchmark_single_model( client, model, TEST_QUESTIONS ) print_comparison_table(all_results) if __name__ __main__: asyncio.run(main())3.4.3 运行对比测试bash cd stage01_env python model_benchmark.py刚开始跑1.5B版本速度会明显快7B版本会明显慢尤其是8GB内存的机器上。最终你会得到类似这样的对比表text 模型: qwen2.5:7b 平均总耗时: 12.35 秒 平均首token延迟: 2.10 秒 平均回复长度: 218 tokens 平均生成速度: 21.5 tokens/s 模型: qwen2.5:1.5b 平均总耗时: 4.20 秒 平均首token延迟: 0.60 秒 平均回复长度: 145 tokens 平均生成速度: 40.3 tokens/s然后看定性部分7B的回答更完整、更准确尤其是逻辑推理型问题上差异明显1.5B会偏简短有时会跑题或遗漏关键点。3.5 结论与选型建议这张对比表直接告诉我们什么时候该选什么模型场景推荐理由本地开发测试1.5B启动快、不卡机、能验证链路是否通生产问答7B或更大质量明显更优用户愿意等2秒实时对话/嵌入式1.5B首token延迟低体感流畅批量数据处理7B单次质量优先当然这台机器的实际表现取决于你的CPUGPU、内存。后续我们在第5篇开始构建RAG核心时我会把Embedding模型也纳入类似对比让你对整个AI链路里每一步的模型选型都心里有数。3.6 常见问题Q8GB内存能跑7B吗能但跑起来后系统会频繁换页生成速度掉到个位数token/s。建议至少16GB。Q想用GPU加速怎么办Ollama检测到NVIDIA显卡会自动启用CUDA。如果是Mac M系列芯片会自动用Metal。使用ollama ps可以看当前模型是否在用GPU。Q模型下载太慢可以设置代理或使用国内镜像。另外有人会分享模型文件的离线包用ollama create从本地文件导入具体可查Ollama文档。本篇文章源码stage01_env/ollama_client.py— Ollama客户端封装stage01_env/model_benchmark.py— 模型选型对比脚本