ollama run deepseek-r1:8b太慢

提高 Ollama Run DeepSeek-R1:8B 模型运行速度的方法
为了提升 ollama run deepseek-r1:8b 模型的执行效率，可以从硬件配置优化和软件环境调整两方面入手。
硬件资源优化
增加显存容量可以显著改善模型处理性能。对于较大规模的数据集或更复杂的推理任务，建议采用具备更高规格GPU设备的工作站。如果当前使用的是单张A10 GPU卡，则可能因显存不足而影响运算速率[^2]。当拥有更强力的多GPU平台时，比如4张及以上同等级别的加速器组合，能够支持更大尺寸如32B参数量级版本顺利运作并加快计算过程。
软件层面调优

批量化输入数据
对于批量预测场景下，合理设置batch size有助于充分利用底层硬件资源，减少单位时间内I/O开销带来的延迟效应。适当增大批次大小可以在不牺牲太多精度的前提下获得更好的吞吐表现。

混合精度训练/推断
利用FP16半精度浮点数代替传统FP32全精度表示形式，在不影响最终效果的基础上大幅削减内存占用率以及缩短前向传播所需时间成本。现代深度学习框架通常内置了对此特性的良好支持机制，只需简单修改几行代码就能开启此功能。

import torch

model.half() # 将模型转换成半精度模式
input_tensor = input_tensor.half()
output = model(input_tensor)
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分布式部署方案
如果条件允许的话，考虑将单一节点上的工作负载分配到多个服务器集群上去完成。借助诸如Horovod这样的工具库实现跨机器间的高效通信协作，从而达到线性扩展的目的，进一步挖掘潜在算力潜能。

通过上述措施综合施策，有望有效缓解乃至彻底解决原有存在的瓶颈问题，使得基于Ollama框架下的DeepSeek系列预训练语言模型能够在实际应用场景中发挥出更加出色的效能水平[^1]。