Windows上玩转本地大模型:AI Max 395 + Ollama 从零到精通
AMD Ryzen AI Max 395凭借96GB统一内存架构,成为本地部署大模型的绝对性能怪兽。但如何在Windows环境下通过Ollama最大化压榨这96GB共享显存,实现多模型并行加载与推理隔离?本文将深入解析BIOS显存分配阈值设置、Ollama多实例端口映射技巧、不同精度量化的显存占用配比,以及长上下文模型的内存优化策略。无论你是想同时跑DeepSeek-R1-32B+Llama-3.3-70B做对比测试,还是搭建支持多用户并发的本地知识库服务,这份96GB显存并行部署指南都能让你的AI Max 395发挥出媲美A100的本地AI集群性能。