Ollama部署GLM-4.7-Flash避坑总结硬件要求与软件配置最近在折腾GLM-4.7-Flash这个模型发现不少朋友在部署时踩了不少坑。我自己也花了不少时间从硬件准备到软件配置每一步都可能遇到意想不到的问题。今天我就把整个部署过程特别是那些容易出错的地方详细梳理一遍希望能帮你顺利把这个30B级别的模型跑起来。GLM-4.7-Flash作为智谱最新推出的轻量级模型在30B这个级别里表现相当亮眼。它采用了MoE架构简单理解就是“多个专家合作”在保持不错性能的同时对硬件的要求相对友好。但“相对友好”不等于没有要求该踩的坑一个都不会少。1. 部署前的硬件准备别让硬件成为绊脚石部署大模型硬件是第一个门槛。很多人以为下载下来就能用结果模型加载到一半就卡死或者运行起来慢得像蜗牛。下面这些硬件要求建议你提前确认好。1.1 内存要求越大越好32GB是底线内存不足是部署失败最常见的原因。GLM-4.7-Flash虽然号称“轻量”但30B的规模摆在那里。我的实测经验最低要求32GB系统内存。这是能跑起来的底线但体验会很差加载慢推理更慢。推荐配置64GB或更高。这是比较舒服的配置模型加载和运行都会流畅很多。理想配置128GB。如果你打算同时运行其他服务或者处理更复杂的任务这个配置会更稳妥。怎么检查你的内存够不够在Linux系统上打开终端输入free -h你会看到类似这样的输出total used free shared buff/cache available Mem: 62Gi 8.2Gi 45Gi 1.2Gi 8.8Gi 52Gi Swap: 2.0Gi 0.0Gi 2.0Gi重点看available这一列这是系统实际可用的内存。如果这个值小于30GB你可能会遇到麻烦。一个常见的误区很多人以为虚拟内存Swap能弥补物理内存的不足。对于大模型来说Swap基本没用因为磁盘IO速度比内存慢几个数量级一旦开始用Swap速度会降到无法接受的程度。1.2 存储空间别小看这几十个G模型文件本身就要占用不少空间再加上运行时的临时文件你需要预留足够的磁盘空间。存储需求分析模型文件GLM-4.7-Flash的模型文件大概在60GB左右这是下载后的大小。运行空间模型加载和推理过程中会产生临时文件建议再预留20-30GB。总计建议准备至少100GB的可用空间比较稳妥。检查磁盘空间df -h看看你的硬盘还剩多少空间特别是你打算安装Ollama的那个分区。建议放在哪里如果有SSD优先放在SSD上加载速度会快很多。如果只有机械硬盘那就要有心理准备加载时间会比较长。1.3 GPU显存有最好没有也能跑GLM-4.7-Flash支持CPU推理也支持GPU加速。如果你有GPU体验会好很多。GPU配置建议最低要求8GB显存。能跑但可能只能加载部分层到GPU。推荐配置16GB或更高显存。这样可以把更多模型层放到GPU上显著提升推理速度。高端配置24GB以上显存。如果你有RTX 4090这样的卡那体验就非常流畅了。检查GPU和显存# 如果你安装了nvidia驱动 nvidia-smi这个命令会显示你的GPU信息和显存使用情况。重要提醒即使没有独立GPU用纯CPU也能跑只是速度会慢一些。Ollama会自动检测可用的硬件资源优先使用GPU。2. 软件环境配置一步错步步错硬件准备好了接下来是软件环境。这里的问题往往比较隐蔽但一旦出错排查起来很头疼。2.1 操作系统选择与准备推荐系统Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本最稳定社区支持最好CentOS 7/8企业环境常见Debian 11/12不推荐Windows系统。虽然Ollama有Windows版本但在部署大模型时Linux环境更稳定问题更少。系统更新与基础工具安装在开始之前先确保系统是最新的并安装必要工具# Ubuntu/Debian系统 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y curl wget git build-essential # CentOS/RHEL系统 sudo yum update -y sudo yum install -y curl wget git gcc make2.2 Docker环境配置如果使用Docker很多朋友喜欢用Docker部署觉得干净方便。但Docker的配置也有不少坑。安装Docker# 使用官方脚本安装 curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh配置Docker重要安装完Docker后有几个配置必须做否则后面会出问题将用户加入docker组避免每次都要sudosudo usermod -aG docker $USER # 退出当前终端重新登录或者执行 newgrp docker配置Docker镜像加速国内用户必做sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json -EOF { registry-mirrors: [https://docker.mirrors.ustc.edu.cn] } EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker检查Docker是否正常运行docker run hello-world如果看到“Hello from Docker!”的提示说明Docker安装成功了。2.3 端口与防火墙配置Ollama默认使用11434端口这个端口需要确保可用。检查端口占用sudo lsof -i :11434如果这个端口已经被占用你有两个选择停止占用该端口的服务修改Ollama的默认端口防火墙配置如果开启了防火墙# Ubuntu使用ufw sudo ufw allow 11434/tcp sudo ufw reload # CentOS使用firewalld sudo firewall-cmd --permanent --add-port11434/tcp sudo firewall-cmd --reload3. Ollama安装与模型部署避开那些隐藏的坑环境准备好了终于可以安装Ollama了。这个过程相对简单但也有一些细节需要注意。3.1 Ollama安装的正确姿势官方一键安装curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh这个脚本会自动检测你的系统类型下载对应的安装包。安装后验证# 检查Ollama服务状态 sudo systemctl status ollama # 如果服务没有运行启动它 sudo systemctl start ollama sudo systemctl enable ollama # 设置开机自启常见安装问题问题1安装脚本下载慢或失败原因网络连接问题或者DNS解析失败解决重试几次或者手动下载安装包问题2权限问题Error: permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket原因当前用户没有Docker权限解决确保执行了sudo usermod -aG docker $USER并重新登录问题3存储路径问题Ollama默认会把模型下载到~/.ollama目录如果这个目录所在磁盘空间不足需要修改# 停止Ollama服务 sudo systemctl stop ollama # 创建新的存储目录 sudo mkdir -p /data/ollama sudo chown -R $USER:$USER /data/ollama # 设置环境变量临时 export OLLAMA_MODELS/data/ollama # 或者永久设置推荐 echo export OLLAMA_MODELS/data/ollama ~/.bashrc source ~/.bashrc # 重启服务 sudo systemctl start ollama3.2 拉取GLM-4.7-Flash模型这是最关键的一步也是耗时最长的一步。拉取命令ollama pull glm-4.7-flash下载过程中的注意事项网络稳定性模型文件很大下载需要时间。如果网络不稳定可以考虑使用稳定的网络环境如果下载中断可以重新执行命令Ollama支持断点续传查看下载进度# 查看正在下载的模型 ollama list # 查看详细的下载日志 journalctl -u ollama -f磁盘空间监控下载过程中随时检查磁盘空间df -h ~/.ollama # 或者你设置的OLLAMA_MODELS路径如果下载太慢怎么办检查网络连接尝试更换网络环境如果是服务器考虑从其他机器下载后传输过来3.3 运行与测试模型模型下载完成后就可以运行了。命令行运行ollama run glm-4.7-flash运行成功后你会看到提示符这时就可以输入问题与模型对话了。Web界面访问在浏览器中打开http://你的服务器IP:11434你会看到一个简洁的聊天界面在页面顶部的模型选择下拉菜单中选择glm-4.7-flash:latest在页面下方的输入框中提问右侧可以调整生成参数第一次运行的常见问题问题模型加载失败提示内存不足Error: failed to load model: out of memory解决检查系统内存是否足够关闭不必要的程序或者考虑增加Swap空间临时方案问题响应速度极慢可能原因硬件资源不足或者同时运行了其他消耗资源的程序解决使用top或htop命令查看系统资源使用情况关闭不必要的进程4. 配置优化与性能调优让模型跑得更快更稳模型能跑了但可能跑得不够快或者不够稳定。下面是一些优化建议。4.1 Ollama配置调整编辑Ollama的配置文件可以优化性能# 编辑服务配置文件 sudo systemctl edit ollama.service在打开的文件中添加以下内容[Service] EnvironmentOLLAMA_NUM_PARALLEL4 # 并行处理数根据CPU核心数调整 EnvironmentOLLAMA_MAX_LOADED_MODELS1 # 最大加载模型数节省内存保存后重新加载并重启sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart ollama4.2 系统参数优化调整一些系统参数可以提升大模型运行的稳定性# 提高内存映射限制 sudo sysctl -w vm.max_map_count262144 # 提高文件描述符限制 sudo sysctl -w fs.file-max2097152 # 使设置永久生效 echo vm.max_map_count262144 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf echo fs.file-max2097152 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf sudo sysctl -p4.3 生成参数调整通过调整生成参数可以在速度和质量之间找到平衡在Web界面中调整Temperature温度控制随机性值越高回答越有创意建议0.7-1.0Top P控制词汇选择范围建议0.8-0.95Max Tokens生成的最大长度根据需求调整通过API调整curl http://localhost:11434/api/generate -d { model: glm-4.7-flash, prompt: 你的问题, stream: false, temperature: 0.8, top_p: 0.9, max_tokens: 500 }5. 常见问题排查手册即使按照上面的步骤操作可能还是会遇到问题。下面是一些常见问题的解决方法。5.1 模型加载失败症状运行ollama run glm-4.7-flash时卡住或者直接报错。可能原因和解决内存不足# 检查内存 free -h # 如果可用内存不足考虑 # - 关闭其他程序 # - 增加物理内存 # - 临时增加Swap空间模型文件损坏# 删除并重新拉取 ollama rm glm-4.7-flash ollama pull glm-4.7-flash磁盘空间不足df -h # 清理磁盘空间或者修改Ollama存储路径5.2 运行速度慢症状模型能跑但生成回答需要很长时间。优化建议检查硬件资源# 查看CPU使用率 top # 查看GPU使用率如果有 nvidia-smi调整Ollama配置按照4.1节的建议调整配置参数减少并发请求如果同时有多个请求考虑排队处理5.3 Web界面无法访问症状浏览器打不开http://localhost:11434排查步骤检查服务状态sudo systemctl status ollama检查端口监听sudo netstat -tlnp | grep 11434检查防火墙# Ubuntu sudo ufw status # CentOS sudo firewall-cmd --list-all检查绑定地址默认只绑定到127.0.0.1如果需要远程访问# 修改启动参数 sudo systemctl edit ollama.service # 添加EnvironmentOLLAMA_HOST0.0.0.05.4 API调用失败症状通过curl或程序调用API时失败。测试APIcurl http://localhost:11434/api/tags应该返回已安装的模型列表。常见错误连接拒绝检查Ollama服务是否运行检查端口是否正确模型不存在# 检查模型是否已安装 ollama list超时错误增加超时时间检查模型是否正在加载6. 总结与后续建议部署GLM-4.7-Flash的过程就像组装一台精密的仪器每个环节都要到位。让我再强调几个关键点6.1 硬件是基础不要将就内存至少32GB推荐64GB以上存储空间预留100GB以上如果有GPU16GB显存会有更好的体验使用SSD可以显著提升加载速度6.2 软件配置要细心系统更新到最新安装必要工具Docker配置要正确特别是用户权限端口和防火墙要检查确保可以访问环境变量要设置正确特别是存储路径6.3 下载和运行要有耐心模型下载可能需要几个小时确保网络稳定第一次运行可能会比较慢给系统一些时间如果遇到问题按照上面的排查步骤一步步来6.4 根据需求调整如果只是体验用Web界面就够了简单直观如果要集成到应用学习使用API更灵活如果对性能有要求考虑调整生成参数或者升级硬件GLM-4.7-Flash作为一个平衡了性能和资源的模型在很多场景下都能发挥不错的作用。部署过程虽然有些繁琐但一旦跑起来你会发现这些努力是值得的。最后部署大模型是个需要耐心的事情。遇到问题不要急一步步排查大多数问题都能解决。如果实在解决不了记得查看官方文档或者在技术社区寻求帮助。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
Ollama部署GLM-4.7-Flash避坑总结：硬件要求与软件配置
发布时间：2026/7/26 7:15:21
Ollama部署GLM-4.7-Flash避坑总结硬件要求与软件配置最近在折腾GLM-4.7-Flash这个模型发现不少朋友在部署时踩了不少坑。我自己也花了不少时间从硬件准备到软件配置每一步都可能遇到意想不到的问题。今天我就把整个部署过程特别是那些容易出错的地方详细梳理一遍希望能帮你顺利把这个30B级别的模型跑起来。GLM-4.7-Flash作为智谱最新推出的轻量级模型在30B这个级别里表现相当亮眼。它采用了MoE架构简单理解就是“多个专家合作”在保持不错性能的同时对硬件的要求相对友好。但“相对友好”不等于没有要求该踩的坑一个都不会少。1. 部署前的硬件准备别让硬件成为绊脚石部署大模型硬件是第一个门槛。很多人以为下载下来就能用结果模型加载到一半就卡死或者运行起来慢得像蜗牛。下面这些硬件要求建议你提前确认好。1.1 内存要求越大越好32GB是底线内存不足是部署失败最常见的原因。GLM-4.7-Flash虽然号称“轻量”但30B的规模摆在那里。我的实测经验最低要求32GB系统内存。这是能跑起来的底线但体验会很差加载慢推理更慢。推荐配置64GB或更高。这是比较舒服的配置模型加载和运行都会流畅很多。理想配置128GB。如果你打算同时运行其他服务或者处理更复杂的任务这个配置会更稳妥。怎么检查你的内存够不够在Linux系统上打开终端输入free -h你会看到类似这样的输出total used free shared buff/cache available Mem: 62Gi 8.2Gi 45Gi 1.2Gi 8.8Gi 52Gi Swap: 2.0Gi 0.0Gi 2.0Gi重点看available这一列这是系统实际可用的内存。如果这个值小于30GB你可能会遇到麻烦。一个常见的误区很多人以为虚拟内存Swap能弥补物理内存的不足。对于大模型来说Swap基本没用因为磁盘IO速度比内存慢几个数量级一旦开始用Swap速度会降到无法接受的程度。1.2 存储空间别小看这几十个G模型文件本身就要占用不少空间再加上运行时的临时文件你需要预留足够的磁盘空间。存储需求分析模型文件GLM-4.7-Flash的模型文件大概在60GB左右这是下载后的大小。运行空间模型加载和推理过程中会产生临时文件建议再预留20-30GB。总计建议准备至少100GB的可用空间比较稳妥。检查磁盘空间df -h看看你的硬盘还剩多少空间特别是你打算安装Ollama的那个分区。建议放在哪里如果有SSD优先放在SSD上加载速度会快很多。如果只有机械硬盘那就要有心理准备加载时间会比较长。1.3 GPU显存有最好没有也能跑GLM-4.7-Flash支持CPU推理也支持GPU加速。如果你有GPU体验会好很多。GPU配置建议最低要求8GB显存。能跑但可能只能加载部分层到GPU。推荐配置16GB或更高显存。这样可以把更多模型层放到GPU上显著提升推理速度。高端配置24GB以上显存。如果你有RTX 4090这样的卡那体验就非常流畅了。检查GPU和显存# 如果你安装了nvidia驱动 nvidia-smi这个命令会显示你的GPU信息和显存使用情况。重要提醒即使没有独立GPU用纯CPU也能跑只是速度会慢一些。Ollama会自动检测可用的硬件资源优先使用GPU。2. 软件环境配置一步错步步错硬件准备好了接下来是软件环境。这里的问题往往比较隐蔽但一旦出错排查起来很头疼。2.1 操作系统选择与准备推荐系统Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本最稳定社区支持最好CentOS 7/8企业环境常见Debian 11/12不推荐Windows系统。虽然Ollama有Windows版本但在部署大模型时Linux环境更稳定问题更少。系统更新与基础工具安装在开始之前先确保系统是最新的并安装必要工具# Ubuntu/Debian系统 sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y curl wget git build-essential # CentOS/RHEL系统 sudo yum update -y sudo yum install -y curl wget git gcc make2.2 Docker环境配置如果使用Docker很多朋友喜欢用Docker部署觉得干净方便。但Docker的配置也有不少坑。安装Docker# 使用官方脚本安装 curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh配置Docker重要安装完Docker后有几个配置必须做否则后面会出问题将用户加入docker组避免每次都要sudosudo usermod -aG docker $USER # 退出当前终端重新登录或者执行 newgrp docker配置Docker镜像加速国内用户必做sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json -EOF { registry-mirrors: [https://docker.mirrors.ustc.edu.cn] } EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker检查Docker是否正常运行docker run hello-world如果看到“Hello from Docker!”的提示说明Docker安装成功了。2.3 端口与防火墙配置Ollama默认使用11434端口这个端口需要确保可用。检查端口占用sudo lsof -i :11434如果这个端口已经被占用你有两个选择停止占用该端口的服务修改Ollama的默认端口防火墙配置如果开启了防火墙# Ubuntu使用ufw sudo ufw allow 11434/tcp sudo ufw reload # CentOS使用firewalld sudo firewall-cmd --permanent --add-port11434/tcp sudo firewall-cmd --reload3. Ollama安装与模型部署避开那些隐藏的坑环境准备好了终于可以安装Ollama了。这个过程相对简单但也有一些细节需要注意。3.1 Ollama安装的正确姿势官方一键安装curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh这个脚本会自动检测你的系统类型下载对应的安装包。安装后验证# 检查Ollama服务状态 sudo systemctl status ollama # 如果服务没有运行启动它 sudo systemctl start ollama sudo systemctl enable ollama # 设置开机自启常见安装问题问题1安装脚本下载慢或失败原因网络连接问题或者DNS解析失败解决重试几次或者手动下载安装包问题2权限问题Error: permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket原因当前用户没有Docker权限解决确保执行了sudo usermod -aG docker $USER并重新登录问题3存储路径问题Ollama默认会把模型下载到~/.ollama目录如果这个目录所在磁盘空间不足需要修改# 停止Ollama服务 sudo systemctl stop ollama # 创建新的存储目录 sudo mkdir -p /data/ollama sudo chown -R $USER:$USER /data/ollama # 设置环境变量临时 export OLLAMA_MODELS/data/ollama # 或者永久设置推荐 echo export OLLAMA_MODELS/data/ollama ~/.bashrc source ~/.bashrc # 重启服务 sudo systemctl start ollama3.2 拉取GLM-4.7-Flash模型这是最关键的一步也是耗时最长的一步。拉取命令ollama pull glm-4.7-flash下载过程中的注意事项网络稳定性模型文件很大下载需要时间。如果网络不稳定可以考虑使用稳定的网络环境如果下载中断可以重新执行命令Ollama支持断点续传查看下载进度# 查看正在下载的模型 ollama list # 查看详细的下载日志 journalctl -u ollama -f磁盘空间监控下载过程中随时检查磁盘空间df -h ~/.ollama # 或者你设置的OLLAMA_MODELS路径如果下载太慢怎么办检查网络连接尝试更换网络环境如果是服务器考虑从其他机器下载后传输过来3.3 运行与测试模型模型下载完成后就可以运行了。命令行运行ollama run glm-4.7-flash运行成功后你会看到提示符这时就可以输入问题与模型对话了。Web界面访问在浏览器中打开http://你的服务器IP:11434你会看到一个简洁的聊天界面在页面顶部的模型选择下拉菜单中选择glm-4.7-flash:latest在页面下方的输入框中提问右侧可以调整生成参数第一次运行的常见问题问题模型加载失败提示内存不足Error: failed to load model: out of memory解决检查系统内存是否足够关闭不必要的程序或者考虑增加Swap空间临时方案问题响应速度极慢可能原因硬件资源不足或者同时运行了其他消耗资源的程序解决使用top或htop命令查看系统资源使用情况关闭不必要的进程4. 配置优化与性能调优让模型跑得更快更稳模型能跑了但可能跑得不够快或者不够稳定。下面是一些优化建议。4.1 Ollama配置调整编辑Ollama的配置文件可以优化性能# 编辑服务配置文件 sudo systemctl edit ollama.service在打开的文件中添加以下内容[Service] EnvironmentOLLAMA_NUM_PARALLEL4 # 并行处理数根据CPU核心数调整 EnvironmentOLLAMA_MAX_LOADED_MODELS1 # 最大加载模型数节省内存保存后重新加载并重启sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart ollama4.2 系统参数优化调整一些系统参数可以提升大模型运行的稳定性# 提高内存映射限制 sudo sysctl -w vm.max_map_count262144 # 提高文件描述符限制 sudo sysctl -w fs.file-max2097152 # 使设置永久生效 echo vm.max_map_count262144 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf echo fs.file-max2097152 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf sudo sysctl -p4.3 生成参数调整通过调整生成参数可以在速度和质量之间找到平衡在Web界面中调整Temperature温度控制随机性值越高回答越有创意建议0.7-1.0Top P控制词汇选择范围建议0.8-0.95Max Tokens生成的最大长度根据需求调整通过API调整curl http://localhost:11434/api/generate -d { model: glm-4.7-flash, prompt: 你的问题, stream: false, temperature: 0.8, top_p: 0.9, max_tokens: 500 }5. 常见问题排查手册即使按照上面的步骤操作可能还是会遇到问题。下面是一些常见问题的解决方法。5.1 模型加载失败症状运行ollama run glm-4.7-flash时卡住或者直接报错。可能原因和解决内存不足# 检查内存 free -h # 如果可用内存不足考虑 # - 关闭其他程序 # - 增加物理内存 # - 临时增加Swap空间模型文件损坏# 删除并重新拉取 ollama rm glm-4.7-flash ollama pull glm-4.7-flash磁盘空间不足df -h # 清理磁盘空间或者修改Ollama存储路径5.2 运行速度慢症状模型能跑但生成回答需要很长时间。优化建议检查硬件资源# 查看CPU使用率 top # 查看GPU使用率如果有 nvidia-smi调整Ollama配置按照4.1节的建议调整配置参数减少并发请求如果同时有多个请求考虑排队处理5.3 Web界面无法访问症状浏览器打不开http://localhost:11434排查步骤检查服务状态sudo systemctl status ollama检查端口监听sudo netstat -tlnp | grep 11434检查防火墙# Ubuntu sudo ufw status # CentOS sudo firewall-cmd --list-all检查绑定地址默认只绑定到127.0.0.1如果需要远程访问# 修改启动参数 sudo systemctl edit ollama.service # 添加EnvironmentOLLAMA_HOST0.0.0.05.4 API调用失败症状通过curl或程序调用API时失败。测试APIcurl http://localhost:11434/api/tags应该返回已安装的模型列表。常见错误连接拒绝检查Ollama服务是否运行检查端口是否正确模型不存在# 检查模型是否已安装 ollama list超时错误增加超时时间检查模型是否正在加载6. 总结与后续建议部署GLM-4.7-Flash的过程就像组装一台精密的仪器每个环节都要到位。让我再强调几个关键点6.1 硬件是基础不要将就内存至少32GB推荐64GB以上存储空间预留100GB以上如果有GPU16GB显存会有更好的体验使用SSD可以显著提升加载速度6.2 软件配置要细心系统更新到最新安装必要工具Docker配置要正确特别是用户权限端口和防火墙要检查确保可以访问环境变量要设置正确特别是存储路径6.3 下载和运行要有耐心模型下载可能需要几个小时确保网络稳定第一次运行可能会比较慢给系统一些时间如果遇到问题按照上面的排查步骤一步步来6.4 根据需求调整如果只是体验用Web界面就够了简单直观如果要集成到应用学习使用API更灵活如果对性能有要求考虑调整生成参数或者升级硬件GLM-4.7-Flash作为一个平衡了性能和资源的模型在很多场景下都能发挥不错的作用。部署过程虽然有些繁琐但一旦跑起来你会发现这些努力是值得的。最后部署大模型是个需要耐心的事情。遇到问题不要急一步步排查大多数问题都能解决。如果实在解决不了记得查看官方文档或者在技术社区寻求帮助。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
