13.18 Ollama+LLaMA3企业级部署实战：6步打造私有化大模型高效引擎
Ollama+LLaMA3企业级部署实战：6步打造私有化大模型高效引擎
# LanguageMentor 技术方案：大模型选型与 Ollama 私有化部署
**关键词**：Ollama 部署实践, LLaMA 3 微调, 本地化模型管理, 大模型选型策略, 私有化 Agent 架构 ---## 1. 技术选型背后的深度思考
### 1.1 为什么选择 LLaMA 3？
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pie title 大模型选型核心指标 "上下文长度（8K）" : 35 "推理速度（tokens/sec）" : 25 "微调成本（GPU 小时）" : 20 "多语言支持（100+）" : 15 "工具调用能力" : 5
LLaMA 3 8B 版本在以下维度展现优势：
- 推理效率：8B 参数规模在消费级显卡（RTX 3090）可达 45 tokens/sec
- 多语言原生支持：预训练数据涵盖 46 种语言，支持扩展到 1
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