23 lines
21 KiB
JSON
23 lines
21 KiB
JSON
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\ntailscale使用方式\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# Tailscale 使用方式\n\nTailscale 是基于 WireGuard 的 VPN，用于在设备间建立安全、易用的虚拟局域网。\n\n## 1. 安装\n\n**macOS：**\n```bash\nbrew install tailscale\n```\n\n**Windows：** 从 [tailscale.com/download](https://tailscale.com/download) 下载安装包\n\n**Linux：**\n```bash\ncurl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh\n```\n\n## 2. 登录与启动\n\n```bash\n# 启动 Tailscale\nsudo tailscale up\n\n# 首次使用会提示在浏览器中登录（支持 Google、GitHub、Microsoft 等）\n```\n\n## 3. 常用命令\n\n| 命令 | 说明 |\n|------|------|\n| `tailscale status` | 查看当前网络中的设备 |\n| `tailscale ip` | 查看本机 Tailscale IP |\n| `tailscale ping <hostname>` | 测试到某设备的连通性 |\n| `tailscale down` | 断开 Tailscale |\n| `tailscale up` | 连接 Tailscale |\n\n## 4. 典型用法\n\n- **远程访问**：在任意设备上通过 Tailscale IP 访问其他设备（SSH、RDP、HTTP 等）\n- **内网穿透**：无需公网 IP，设备间可互相访问\n- **子网路由**：在路由器或服务器上开启子网路由，让其他设备访问整个局域网\n\n## 5. 子网路由（可选）\n\n若要让 Tailscale 客户端访问你所在局域网的其他设备：\n\n```bash\n# 在作为“出口”的机器上执行\nsudo tailscale up --advertise-routes=192.168.1.0/24\n```\n\n然后在 Tailscale 管理后台为该设备启用子网路由。\n\n## 6. 管理后台\n\n登录 [login.tailscale.com](https://login.tailscale.com) 可以：\n\n- 查看和管理设备\n- 配置 ACL（访问控制）\n- 管理子网路由\n- 查看使用情况\n\n如果你有具体场景（例如：远程开发、内网服务暴露、多机房互通），可以说一下，我可以按场景给出更具体的配置步骤。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n现在我在两台mac都安装且登录了,但是ssh时报connect to host 100.121.13.117 port 22: Connection refused\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# SSH Connection Refused 排查\n\n`Connection refused` 表示目标机器上的 SSH 服务没有在 22 端口监听，或没有允许你的连接。可以按下面顺序检查。\n\n## 1. 在目标 Mac（100.121.13.117）上开启远程登录\n\nmacOS 默认不开启 SSH，需要手动打开：\n\n1. 打开 **系统设置** → **通用** → **共享**\n2. 打开 **远程登录**\n3. 在「允许访问」中选择：\n - **所有用户**：任意用户都能 SSH\n - **仅这些用户**：只允许指定用户\n\n## 2. 确认 SSH 服务在运行\n\n在目标 Mac 上执行：\n\n```bash\n# 查看 sshd 是否在运行\nsudo lsof -i :22\n\n# 或\nps aux | grep sshd\n```\n\n如果没有输出或没有 `sshd` 进程，说明 SSH 服务未启动，需要先开启远程登录（见第 1 步）。\n\n## 3. 确认 IP 是否正确\n\n在目标 Mac 上执行：\n\n```bash\ntailscale ip -4\n```\n\n确认输出是否为 `100.121.13.117`，避免连错设备。\n\n## 4. 测试连通性\n\n在发起 SSH 的 Mac 上执行：\n\n```bash\n# 测试能否 ping 通\nping 100.121.13.117\n\n# 测试 22 端口是否开放\nnc -zv 100.121.13.117 22\n```\n\n- `nc` 显示 `Connection refused`：目标 Mac 上 SSH 未监听 22 端口，多半是未开启远程登录。\n- `nc` 显示 `Connection timed out`：可能是网络或防火墙问题。\n\n## 5. 使用主机名 SSH（可选）\n\nTailscale 会为每台设备分配主机名，例如 `macbook-pro.tail12345.ts.net`，可以直接用主机名 SSH：\n\n```bash\nssh 用户名@macbook-pro.tail12345.ts.net\n```\n\n主机名可在 `tailscale status` 输出中查看。\n\n---\n\n**最常见原因**：目标 Mac 未开启「远程登录」。先完成第 1 步，再重试 SSH。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n能够直接访问另一台mac的ollama么\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# 通过 Tailscale 访问另一台 Mac 上的 Ollama\n\n可以，只要把 Ollama 配置成接受远程连接即可。\n\n## 1. 默认情况\n\nOllama 默认只监听 `127.0.0.1:11434`，只接受本机访问，所以需要改配置。\n\n## 2. 在运行 Ollama 的 Mac 上\n\n### 方法 A：环境变量（推荐）\n\n```bash\n# 临时生效（当前终端会话）\nexport OLLAMA_HOST=0.0.0.0\nollama serve\n\n# 或先设置再启动\nOLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve\n```\n\n### 方法 B：持久生效（macOS 用 launchd）\n\n如果 Ollama 是作为服务运行的，需要给它加上环境变量：\n\n```bash\n# 创建或编辑 launchd plist\n# Ollama 安装后通常在 ~/Library/LaunchAgents/ 或 /Library/LaunchAgents/\n# 在 plist 的 <dict> 里添加：\n# <key>EnvironmentVariables</key>\n# <dict>\n# <key>OLLAMA_HOST</key>\n# <string>0.0.0.0</string>\n# </dict>\n```\n\n也可以用更简单的方式，在 `~/.zshrc` 或 `~/.bash_profile` 里加：\n\n```bash\nexport OLLAMA_HOST=0.0.0.0\n```\n\n然后重启 Ollama（或重启终端后再启动 Ollama）。\n\n## 3. 在另一台 Mac 上访问\n\n假设运行 Ollama 的 Mac 的 Tailscale IP 是 `100.121.13.117`：\n\n```bash\n# 测试 API\ncurl http://100.121.13.117:11434/api/tags\n\n# 或使用 Ollama CLI 指定远程地址\nOLLAMA_HOST=http://100.121.13.117:11434 ollama run llama2\n```\n\n## 4. 在代码里使用\n\n例如 Spring AI 或 HTTP 客户端，把 base URL 设为：\n\n```\nhttp://100.121.13.117:11434\n```\n\n## 5. 安全说明\n\n- `OLLAMA_HOST=0.0.0.0` 会让 Ollama 监听所有网卡，包括 Tailscale 接口。\n- 在 Tailscale 网络内，流量是加密的，一般比直接暴露在公网更安全。\n- 如果担心被其他 Tailscale 设备访问，可以在 Tailscale 管理后台用 ACL 限制访问。\n\n---\n\n**总结**：在运行 Ollama 的 Mac 上设置 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`，另一台 Mac 通过 Tailscale IP（如 `http://100.121.13.117:11434`）即可访问。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\nmac上启动ollama时并不会自动启动serve么\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"是的，会。在 Mac 上启动 Ollama 时，服务会自动启动。\n\n## Mac 上的行为\n\n- **通过应用启动**：打开 Ollama 应用（菜单栏或 Applications）时，会自动在后台启动服务，监听 `127.0.0.1:11434`。\n- **通过命令行**：执行 `ollama run <model>` 时，如果服务未运行，也会自动拉起服务。\n\n所以一般不需要手动执行 `ollama serve`。\n\n## 和远程访问的关系\n\n要让另一台 Mac 通过 Tailscale 访问，需要：\n\n1. 服务已经在运行（应用启动后通常已满足）\n2. 服务监听 `0.0.0.0`，而不是只监听 `127.0.0.1`\n\n应用启动时默认只监听本机，因此需要设置 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`。\n\n## 在 Mac 应用下设置 `OLLAMA_HOST`\n\n应用启动时不会读取 `~/.zshrc`，所以需要让它在启动前就拿到环境变量，例如：\n\n### 方法 1：用 launchctl 设置（推荐）\n\n```bash\n# 创建环境变量 plist\nsudo tee /Library/LaunchDaemons/environment.plist << EOF\n<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<!DOCTYPE plist PUBLIC \"-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN\" \"http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd\">\n<plist version=\"1.0\">\n<dict>\n <key>Label</key>\n <string>environment</string>\n <key>ProgramArguments</key>\n <array>\n <string>sh</string>\n <string>-c</string>\n <string>launchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0</string>\n </array>\n <key>RunAtLoad</key>\n <true/>\n</dict>\n</plist>\nEOF\n\nsudo launchctl load /Library/LaunchDaemons/environment.plist\n```\n\n然后**重启 Mac**，再打开 Ollama 应用。\n\n### 方法 2：不用应用，改用命令行\n\n退出 Ollama 应用，在终端执行：\n\n```bash\nexport OLLAMA_HOST=0.0.0.0\nollama serve\n```\n\n这样服务会监听所有网卡，另一台 Mac 可通过 Tailscale IP 访问。\n\n---\n\n**总结**：Mac 上启动 Ollama 时服务会自动启动，但默认只监听本机。要远程访问，需要把 `OLLAMA_HOST` 设为 `0.0.0.0`，可通过 launchctl 或改用 `ollama serve` 实现。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n我在另外一台电脑打开了ollama的app,但是连接不了服务,需要执行ollama serve才可以\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# 让 Ollama 应用自动支持远程连接\n\n当前情况是：**打开 Ollama 应用时无法远程连接，只有手动执行 `ollama serve` 才能用**。原因是应用默认只监听本机，而手动执行 `ollama serve` 时你很可能设置了 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`。\n\n目标是：**系统级设置 `OLLAMA_HOST`，让应用一启动就监听所有网卡**。\n\n## 方案：用 launchctl 设置环境变量\n\n在**运行 Ollama 的那台 Mac**上执行：\n\n```bash\n# 1. 创建 plist，在系统启动时设置 OLLAMA_HOST\nsudo tee /Library/LaunchDaemons/com.ollama.env.plist << 'EOF'\n<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<!DOCTYPE plist PUBLIC \"-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN\" \"http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd\">\n<plist version=\"1.0\">\n<dict>\n <key>Label</key>\n <string>com.ollama.env</string>\n <key>ProgramArguments</key>\n <array>\n <string>sh</string>\n <string>-c</string>\n <string>launchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0</string>\n </array>\n <key>RunAtLoad</key>\n <true/>\n</dict>\n</plist>\nEOF\n\n# 2. 加载并立即执行一次\nsudo launchctl load /Library/LaunchDaemons/com.ollama.env.plist\nsudo launchctl start com.ollama.env\n```\n\n然后：\n\n1. **完全退出 Ollama 应用**（菜单栏图标 → Quit Ollama）\n2. **重新登录**（或重启 Mac），让环境变量生效\n3. 再次打开 Ollama 应用\n\n之后应用启动时就会继承 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`，无需再手动执行 `ollama serve`。\n\n## 验证\n\n```bash\n# 查看环境变量是否已设置\nlaunchctl getenv OLLAMA_HOST\n# 应输出: 0.0.0.0\n\n# 确认 11434 监听在所有接口\nlsof -i :11434\n# 应看到 *:11434 或 0.0.0.0:11434\n```\n\n## 撤销\n\n如果之后不想再监听外网：\n\n```bash\nsudo launchctl unload /Library/LaunchDaemons/com.ollama.env.plist\nsudo rm /Library/LaunchDaemons/com.ollama.env.plist\nlaunchctl unsetenv OLLAMA_HOST\n```\n\n然后重新登录或重启。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\nCOMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME\nOllama 70946 kazusa 22u IPv4 0x89eca3cde6ca26f0 0t0 TCP localhost:56084->localhost:11434 (ESTABLISHED)\nOllama 70946 kazusa 23u IPv4 0x122c282f4ce6bbea 0t0 TCP localhost:56092->localhost:11434 (ESTABLISHED)\nollama 70950 kazusa 4u IPv4 0xe131fc9750cc39f5 0t0 TCP localhost:11434 (LISTEN)\nollama 70950 kazusa 12u IPv4 0x7a26e4081979374a 0t0 TCP localhost:11434->localhost:56084 (ESTABLISHED)\nollama 70950 kazusa 15u IPv4 0xdb4d00ff404c870c 0t0 TCP localhost:11434->localhost:56092 (ESTABLISHED)\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\nlaunchctl getenv OLLAMA_HOST 没有输出\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"`launchctl getenv OLLAMA_HOST` 没有输出，说明环境变量没生效。用 **LaunchAgent**（用户级）而不是 LaunchDaemon 更合适，因为 Ollama 是在你的用户会话里跑的。\n\n## 用 LaunchAgent 设置 OLLAMA_HOST\n\n在**运行 Ollama 的那台 Mac**上执行：\n\n```bash\n# 1. 创建用户级 LaunchAgent\ncat > ~/Library/LaunchAgents/com.ollama.env.plist << 'EOF'\n<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<!DOCTYPE plist PUBLIC \"-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN\" \"http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd\">\n<plist version=\"1.0\">\n<dict>\n <key>Label</key>\n <string>com.ollama.env</string>\n <key>ProgramArguments</key>\n <array>\n <string>sh</string>\n <string>-c</string>\n <string>launchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0</string>\n </array>\n <key>RunAtLoad</key>\n <true/>\n</dict>\n</plist>\nEOF\n\n# 2. 加载（会在当前会话中立即执行一次）\nlaunchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.ollama.env.plist\n\n# 3. 验证\nlaunchctl getenv OLLAMA_HOST\n# 应输出: 0.0.0.0\n```\n\n然后：\n\n1. **完全退出 Ollama**（菜单栏 → Quit Ollama）\n2. **重新打开 Ollama 应用**\n\n再检查监听地址：\n\n```bash\nlsof -i :11434\n```\n\n期望看到 `*:11434` 或 `0.0.0.0:11434`，而不是 `localhost:11434`。\n\n---\n\n如果 `launchctl getenv OLLAMA_HOST` 仍然没有输出，可以手动在当前终端试一次：\n\n```bash\nlaunchctl setenv OLLAMA_HOST 0.0.0.0\n```\n\n然后退出 Ollama，再重新打开，看是否变成监听 `0.0.0.0`。如果这样可以，说明是 LaunchAgent 的加载时机问题，可以考虑**注销并重新登录**（或重启）后再试。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n重启也不行 为什么ollama serve可以\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# 为什么 `ollama serve` 可以，而 launchctl 不行\n\n## 原因\n\n- **`ollama serve`**：在终端里执行时，环境变量是**直接传给这个进程**的，例如：\n ```bash\n OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve\n ```\n 所以会监听 `0.0.0.0`。\n\n- **Ollama 应用**：由 Finder/LaunchServices 启动，可能：\n 1. 在 `launchctl setenv` 生效之前就启动了（启动顺序问题）\n 2. 通过自己的 LaunchAgent 启动，不继承用户 session 的环境\n 3. 内部写死了 `127.0.0.1`，不读 `OLLAMA_HOST`\n\n所以 `launchctl setenv` 对 Ollama 应用不一定生效。\n\n## 做法：用 LaunchAgent 直接跑 `ollama serve`\n\n既然 `ollama serve` 能正常工作，就让它在登录时自动启动，并带上 `OLLAMA_HOST=0.0.0.0`：\n\n```bash\n# 1. 找到 ollama 的路径\nwhich ollama\n# 通常是 /usr/local/bin/ollama 或 /opt/homebrew/bin/ollama\n\n# 2. 创建 LaunchAgent（把 /opt/homebrew/bin/ollama 换成你的实际路径）\ncat > ~/Library/LaunchAgents/com.ollama.serve.plist << 'EOF'\n<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<!DOCTYPE plist PUBLIC \"-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN\" \"http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd\">\n<plist version=\"1.0\">\n<dict>\n <key>Label</key>\n <string>com.ollama.serve</string>\n <key>ProgramArguments</key>\n <array>\n <string>/bin/sh</string>\n <string>-c</string>\n <string>OLLAMA_HOST=0.0.0.0 /opt/homebrew/bin/ollama serve</string>\n </array>\n <key>RunAtLoad</key>\n <true/>\n <key>KeepAlive</key>\n <true/>\n</dict>\n</plist>\nEOF\n```\n\n**注意**：把 `/opt/homebrew/bin/ollama` 换成 `which ollama` 的输出。\n\n```bash\n# 3. 加载\nlaunchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.ollama.serve.plist\n\n# 4. 验证\nlsof -i :11434\n# 应看到 *:11434 或 0.0.0.0:11434\n```\n\n## 和 Ollama 应用的关系\n\n- 登录后，这个 LaunchAgent 会启动 `ollama serve`，监听 `0.0.0.0:11434`。\n- 再打开 Ollama 应用时，它会连到已有的服务，不会重复起一个进程。\n- 这样既支持远程访问，又保留本地使用 Ollama 应用。\n\n## 如果不想用 LaunchAgent\n\n可以每次需要远程访问时，在终端执行：\n\n```bash\nOLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve\n```\n\n然后保持终端不关。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\nm1pro 32g 最多能跑什么模型\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# M1 Pro 32GB 能跑什么模型\n\n## 内存大致情况\n\nM1 Pro 32GB 是**统一内存**，CPU 和 GPU 共用。实际能用于模型的约 **28–30GB**（系统会占一部分）。\n\n## 按参数量大致能跑\n\n| 参数量 | 量化 | 显存占用 | 能否跑 | 体验 |\n|--------|------|---------|--------|------|\n| **7B** | Q4/Q5/Q8 | ~5–8GB | ✅ 轻松 | 流畅，推荐日常用 |\n| **13B** | Q4/Q5/Q8 | ~8–13GB | ✅ 轻松 | 流畅 |\n| **34B** | Q4 | ~18–22GB | ✅ 可以 | 可用，略吃内存 |\n| **70B** | Q4 | ~40–42GB | ❌ 放不下 | 会退到 CPU，非常慢 |\n\n## 推荐模型（按用途）\n\n### 日常对话 / 代码 / 轻量任务\n- `llama3.2:3b` / `llama3.2:1b` — 很小，速度很快\n- `qwen2.5:7b` — 中文好，速度快\n- `mistral:7b` — 英文不错\n- `deepseek-coder:6.7b` — 代码专用\n\n### 需要更好效果\n- `qwen2.5:14b` — 中文表现更好\n- `llama3.1:8b` — 通用能力不错\n- `gemma2:9b` — 综合表现好\n\n### 尽量榨干 32GB\n- `qwen2.5:32b` — 中文强\n- `llama3.1:70b` — 会退到 CPU，速度很慢，不推荐\n- `mixtral:8x7b`（约 26GB）— 可能勉强能跑，但会吃满内存\n\n## 实用建议\n\n1. **优先用 7B–14B**：在 M1 Pro 32GB 上体验最好。\n2. **34B 可以试**：`qwen2.5:32b`、`codellama:34b` 等，建议先关掉其他大应用。\n3. **70B 不建议**：显存不够，会大量用 CPU，速度极慢。\n4. **看是否在用 GPU**：`ollama ps` 会显示 GPU/CPU 占用，尽量保持 GPU 为主。\n\n## 快速测试\n\n```bash\n# 拉取并运行\nollama run qwen2.5:7b\nollama run qwen2.5:14b\nollama run qwen2.5:32b # 接近上限\n```\n\n**总结**：M1 Pro 32GB 上，7B–14B 最合适；34B 能跑但会吃满内存；70B 不建议在本地跑。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n我其他应用都关了\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"把所有应用都关掉后，可用内存会多一些，可以尝试更大一点的模型。\n\n## 可以尝试的模型\n\n### 34B 级别（优先试）\n```bash\nollama run qwen2.5:32b\nollama run codellama:34b\nollama run llama3.1:70b-instruct-q4_0 # 70B 的 Q4_0 量化，体积更小\n```\n\n### 70B 级别（会吃满内存，可能退到 CPU）\n```bash\nollama run qwen2.5:72b\nollama run llama3.1:70b\n```\n70B 在 32GB 上通常会 CPU offload，速度会明显变慢，但有机会跑起来。\n\n### 混合专家（MoE）模型\n```bash\nollama run mixtral:8x7b # 约 26GB\nollama run qwen2.5-moe:7b # 激活参数少，相对省内存\n```\n\n## 监控资源占用\n\n```bash\n# 看模型是否在用 GPU\nollama ps\n\n# 看内存占用（另开一个终端）\ntop -o mem\n# 或\nactivity monitor\n```\n\n如果 `ollama ps` 显示大量 CPU 使用、很少 GPU，说明模型太大，在用 CPU 推理，速度会慢很多。\n\n## 建议顺序\n\n1. 先试 `qwen2.5:32b`，在 32GB 上一般能比较顺畅\n2. 再试 `mixtral:8x7b`，看内存和速度\n3. 最后再试 70B，预期会偏慢\n\n如果 34B 跑得顺畅，可以长期用 34B；70B 在 32GB 上更多是“能跑”，体验会差不少。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n偏编程和偏通用的都推荐个模型\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# 编程 + 通用 各推荐一个\n\n## 偏编程\n\n**推荐：`deepseek-coder-v2:16b`** 或 **`deepseek-coder:6.7b`**\n\n- 代码补全、解释、重构表现好\n- 支持多语言\n- 6.7B 更省内存、更快；16B 效果更好\n\n```bash\nollama run deepseek-coder:6.7b # 轻量\nollama run deepseek-coder-v2:16b # 效果更好\n```\n\n**备选**：`codellama:13b`、`qwen2.5-coder:7b`\n\n---\n\n## 偏通用\n\n**推荐：`qwen2.5:14b`**\n\n- 中英文都不错\n- 对话、写作、分析都能用\n- 在 M1 Pro 32GB 上比较流畅\n\n```bash\nollama run qwen2.5:14b\n```\n\n**备选**：`llama3.1:8b`（英文更好）、`gemma2:9b`\n\n---\n\n## 总结\n\n| 用途 | 模型 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 编程 | `deepseek-coder:6.7b` | 代码能力强，速度快 |\n| 通用 | `qwen2.5:14b` | 中英文通用，综合表现好 |\n\n两个加起来大约 15GB，在 32GB 上可以同时保留，按需切换即可。"}]}}
|
||
{"role":"user","message":{"content":[{"type":"text","text":"<user_query>\n\n怎么观测ollama的资源占用\n</user_query>"}]}}
|
||
{"role":"assistant","message":{"content":[{"type":"text","text":"# 观测 Ollama 资源占用\n\n## 1. Ollama 自带命令\n\n```bash\n# 查看当前加载的模型及 GPU/CPU 占用\nollama ps\n```\n\n输出示例：\n```\nNAME ID SIZE PROCESSOR UNLOADED\nqwen2.5:14b abc123 8.5 GB 100% GPU 2m ago\n```\n\n`PROCESSOR` 会显示 `100% GPU`、`100% CPU` 或混合比例。\n\n---\n\n## 2. macOS 活动监视器\n\n1. 打开 **活动监视器**（Spotlight 搜 \"Activity Monitor\"）\n2. 切到 **内存** 或 **CPU** 标签\n3. 搜索 `ollama`，查看进程占用\n\n---\n\n## 3. 终端命令\n\n```bash\n# 查看 ollama 进程的 CPU 和内存\nps aux | grep ollama\n\n# 持续监控（每 2 秒刷新）\ntop -pid $(pgrep -f ollama | head -1)\n\n# 或按内存排序，找 ollama\ntop -o mem\n```\n\n---\n\n## 4. 查看端口和网络\n\n```bash\n# 11434 端口占用\nlsof -i :11434\n\n# 监听地址（localhost 还是 0.0.0.0）\nlsof -i :11434 | grep LISTEN\n```\n\n---\n\n## 5. GPU 占用（Apple Silicon）\n\n```bash\n# 安装 asitop（需 brew install asitop）\nsudo asitop\n```\n\n可看到 GPU、CPU、内存、功耗等。\n\n---\n\n## 6. 内存详情\n\n```bash\n# 查看 ollama 进程内存\nps -o pid,rss,vsz,comm -p $(pgrep ollama)\n```\n\n`rss` 为实际物理内存（单位 KB）。\n\n---\n\n## 快速组合\n\n```bash\n# 模型 + 资源概览\nollama ps && echo \"---\" && ps aux | grep -E \"ollama|Ollama\" | grep -v grep\n```"}]}} |