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KoalaVPS 现场笔记

# 本地推理，以证据确定规模。

能放在磁盘上的模型在运行时仍可能需要多得多的内存。从有代表性的基准测试开始。

[找到你的 VPS](https://koalavps.com/zh/vps/)

## 本文档内容

[估算整体足迹](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-1)[保持模型 API 私密](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-2)[带来源验证下载](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-3)[对真实请求进行基准测试](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-4)[证明 API 未公开](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-5)[保留一个小型基准笔记本](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-6)[在增加上下文之前先规划模型内存](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-7)[将嵌入作为独立工作负载进行测试](https://koalavps.com/zh/guides-self-host-an-llm-on-a-vps/#section-8)[知识库](https://koalavps.com/zh/resources/)

## 估算整体足迹

权重、量化、上下文长度、缓存和并发请求都会影响内存。为操作系统和运行时留出余量。CPU 推理和 GPU 推理具有不同的成本和吞吐量特征；标准 VPS 并不意味着可访问 GPU。

## 保持模型 API 私密

诸如 Ollama 之类的运行时不应在没有适当安全层的情况下暴露于互联网。在可行时绑定到回环或私有接口，并在任何远程路由前放置经过身份验证的 TLS 访问。

## 带来源验证下载

审查模型许可证、来源、提供的校验和以及预期用途。不可信的模型格式或周边加载器代码可能扩大攻击面。保持运行时和依赖项的维护。

## 对真实请求进行基准测试

使用你的应用所用的上下文大小，测量首令牌延迟、每秒令牌数、内存压力和并发行为。添加请求大小限制、排队和超时，使单个大型提示无法耗尽机器资源。

## 证明 API 未公开

本地 Ollama API 访问不需要身份验证。如果只有您自己的应用调用它，请将监听器保持在回环地址上。对于远程使用，请添加经过身份验证的 TLS 网关或带有请求和并发限制的私有隧道。云 API 凭据不会自动保护本地监听器。请从无访问权限的设备进行测试，并要求其被拒绝。

- 检查监听地址

- 尝试从允许网络之外发起未认证请求

- 对上下文大小和并发生成应用限制

```
ss -lntp
curl --fail http://127.0.0.1:11434/api/tags
```

官方文档：[Ollama 身份验证模型](https://docs.ollama.com/api/authentication)

## 保留一个小型基准笔记本

记录确切的模型变体、量化方式、上下文长度、提示词和并行请求数量。测量运行时内存，而不是假设它等于模型下载大小。在配置更改后重复相同的请求，并保留质量检查以及速度测量。如果作业大量交换或挤占主应用程序，请降低并发数或使用更合适的机器。

## 在增加上下文之前先规划模型内存

用参数数量乘以量化位数再除以八，作为仅权重的粗略字节估算，然后加上运行时、上下文/KV 缓存、并发和操作系统余量。这不是容量保证。在 Ollama 中，并行请求和更大的上下文会增加内存占用，而排队工作可能让看似健康的服务变慢。先从一个模型和一个请求开始，记录峰值内存，只有在工作负载达到延迟目标后才提高并发。

- 每次基准测试都记录模型标签、运行时版本、量化方式、提示长度和输出上限。

- 将冷启动加载与热请求性能分开；它们回答不同的容量规划问题。

- 如果主机发生交换或进程被终止，请降低并发/上下文并检查内存事件，然后再购买 CPU 核心。

- 当首个请求很快但后续请求停滞时，检查已加载的模型和缓存增长情况。

```
# Inspect the model runner and host without changing its configuration.
ollama ps
free -h
df -h
```

官方文档：[Ollama：内存、并发和网络配置](https://docs.ollama.com/faq)

## 将嵌入作为独立工作负载进行测试

嵌入模型将输入文本转换为用于检索的向量；它与长生成答案的资源需求并不相同。在索引和查询时，请一致地使用同一模型和预处理策略。Ollama 的嵌入端点接受文本或批次，当 truncate 为 false 时可能拒绝过长输入。请选择有意的分块策略，以免文档在不合适的边界处被静默截断。

- 分别对索引批处理和交互式查询进行基准测试，包括存储和向量数据库成本。

- 将模型名称和嵌入维度与索引一起保留。更改它们通常需要经过深思熟虑的重新索引计划。

- 使用小型检索评估集：已知问题、预期文档以及应返回无相关结果的案例。

- 将提示、索引文档和访问日志视为独立的数据存储，各自拥有访问和删除规则。

官方文档：[Ollama：嵌入 API](https://docs.ollama.com/api/embed)

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