CDNK博客
使用 Ollama 在阿里云服务器上运行大语言模型时，所需的 CPU 核心数（几核）取决于你想要运行的模型大小、性能要求以及是否使用 GPU X_X。Ollama 支持在 CPU 和 GPU 上运行模型，但对 CPU 的要求会由于模型参数量的增加而显著上升。
以下是不同场景下的推荐配置（以阿里云 ECS 实例为例）：
1. 小模型（如 llama3:8b, phi, gemma:2b 等）
- CPU: 2-4 核
- 内存: 8–16 GB
- 系统盘: 建议 50GB 以上（SSD）
- 适用场景: 本地测试、轻量级对话、开发调试
- 推荐实例: 阿里云 ecs.c7.large（2核8G）或 ecs.c7.xlarge（4核16G）
2. 中等模型（如 llama3:70b、mistral, qwen:14b 等）
- CPU: 8–16 核
- 内存: 32–64 GB（70B 模型即使量化也需要至少 32GB 内存）
- 建议使用 GPU X_X：否则推理速度非常慢
- 推荐实例: 阿里云 ecs.g7.4xlarge（16核64G + NVIDIA A10）或更高
- 注意: 70B 模型在纯 CPU 上运行极慢，不推荐
3. 大模型（如 qwen:72b, llama3:70b 高精度）
- 强烈建议使用 GPU 实例
- CPU: 16 核以上
- 内存: 64 GB 以上
- GPU: 推荐使用 A10、V100、A100 等（阿里云提供 GPU 实例如 ecs.gn7i-c8g1.8xlarge）
- Ollama 支持 CUDA（NVIDIA）和 ROCm（AMD）
总结：推荐配置（阿里云 ECS）
| 模型大小 | CPU 核数 | 内存 | 是否需要 GPU | 推荐实例类型 |
|---|---|---|---|---|
| 2B–7B | 4–8 核 | 8–16GB | 可选（CPU 可运行） | ecs.c7.xlarge / c7.2xlarge |
| 14B–34B | 8–16 核 | 32GB+ | 建议使用 GPU | ecs.g7.4xlarge（带 A10） |
| 70B | 16 核+ | 64GB+ | 必须使用 GPU | ecs.gn7i-c8g1.8xlarge（A10）或更高 |
其他建议：
- 使用量化模型：如
llama3:8b-instruct-q4_K_M，可大幅降低资源消耗。 - 开启交换内存（swap）：当内存不足时可临时缓解，但性能下降。
- 系统选择：推荐使用 Alibaba Cloud Linux 或 Ubuntu 20.04/22.04。
✅ 入门建议：
如果你是初学者，想在阿里云上体验 Ollama，推荐从 ecs.c7.xlarge（4核16G）开始，运行 llama3:8b 或 qwen:7b 等小型量化模型。
需要更高性能？建议直接选择带 GPU 的实例。
如需具体实例型号链接或部署脚本，也可以告诉我你的使用场景（如：网页对话、API 服务、本地测试等），我可以进一步推荐。