Ollama 不使用 GPU 怎么办：NVIDIA、AMD、Mac 与 Docker 排查指南
Ollama 不使用 GPU 怎么办？先用 ollama ps 确认，再按 NVIDIA 驱动、AMD ROCm、Vulkan、Mac、Docker 逐项排查，附环境变量与日志位置。
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Open WebUI 安装教程：用 Docker 连接 Ollama，给本地模型一个聊天界面
Open WebUI 安装教程：用 Docker 或 pip 部署，连接本机 Ollama，创建管理员、下载模型，并解决连接不上 Ollama 的常见问题。
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Qwen 本地部署：Qwen3 / 3.5 / 3.6 / 3.8 怎么选尺寸、怎么跑
Qwen 本地部署怎么做？Qwen3、3.5、3.6、3.8、Coder、VL 的 Ollama 文件大小、显存对应表、一键命令、思考模式开关与常见问题。
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Run an LLM on 8GB VRAM: What Can an 8GB GPU Run? Model Picks
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Best Local LLM in 2026: Pick by VRAM and Task, Not by Leaderboard
Best local LLM for your hardware: picks by 8GB, 12GB, 24GB and 32GB VRAM and by task, covering Qwen, Gemma and gpt-oss, with file sizes and VRAM estimates.
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DeepSeek 本地部署：蒸馏版与满血版的区别，按显存选版本
DeepSeek 本地部署怎么选？讲清 R1 蒸馏版与满血版、V4 的区别，按 8GB 到 48GB 显存给出 Ollama 版本对照，并附四步部署命令。
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本地部署大模型入门：需要什么配置、怎么选模型（2026 版）
想在自己电脑上本地部署大模型？按显存和内存讲清需要什么配置、8GB 到 48GB 能跑多大的模型，附 Ollama 上手五步和常见误区。
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Mac 跑大模型：统一内存怎么选、能跑多大的模型
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8GB 显存跑大模型能选哪些？按聊天、推理、编程、看图分类给出 Ollama 模型与文件大小，并附上下文设置、常见 8GB 显卡对比和升级建议。
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本地大模型推荐（2026 年 10 月）：按显存和用途选，不按榜单选
本地大模型推荐：按 8GB、12GB、24GB、32GB 显存和聊天、编程、推理、看图等用途，给出 Qwen、Gemma、gpt-oss 等选择，附文件大小与显存估算。
