# Ollama 前加 OpenAI 兼容网关：深圳实测笔记
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# 「Ollama 前加 OpenAI 兼容网关」的背景
对内一个 URL；轮换密钥；日志带模型名。软件是本地 AI 栈里变化最快的部分。上个月还好好的配置，可能因为驱动更新、运行时升级或模型打包方式变化而出问题。一份简短的书面流程能让这些变化变得平淡无奇。
# 最小流程
- 改动前记下操作系统、显卡驱动、运行时版本和模型文件。
- 只做一项改动：新运行时、新量化、新上下文长度或新模型。
- 用同一组十到二十个提示词测试，语言要和用户实际使用的一致。
- 把回答和资源占用与上一次对比。
- 保留或回滚，并写下决定和日期。
# 安装方式的选择
单机上原生安装最简单，也能避开显卡直通的麻烦。多个服务共用一台主机或需要可复现部署时，容器更合适；模型用挂载卷，不要把几十 GB 的权重打进镜像。Windows 上 WSL2 很好用，但虚拟磁盘会悄悄变大，要盯住剩余空间。macOS 上先决定用 llama.cpp 还是 MLX，并保持目录结构整洁。
# 值得写进文档的设置
- 团队默认温度和系统提示词，例外要写理由。
- 每个模型的上下文长度和并行槽位数。
- 启用了哪些功能：工具调用、推测解码、图像输入。
- 日志存在哪里、保留多久。
# 出问题时
收集完整的报错文本、触发它的命令或界面操作，以及当时的资源占用。很多报告最后发现是内存不足、提示词模板不对或文件没下完整。发帖前先搜共享的故障维基，找到解决办法后补进去。
# 新机器检查清单
- 先装显卡驱动，确认系统能识别显卡。
- 只装一个运行时，并确认它能调用显卡。
- 拉一个小模型，跑一个短提示词，记下内存占用。
- 把模型目录放到剩余空间充足的硬盘上并更新路径。
- 第一个模型稳定之后再加第二个。
- 趁记忆还新，把操作步骤写进共享文档。
按这个顺序，问题很容易定位。一次装好几个工具和模型，就很难判断是哪项改动导致了故障。
延伸阅读：显存与模型尺寸速查表，以及Windows 上 Dify + Ollama。
# 速记要点
- 每次变更都写上日期和负责人。
- 给系统和嵌入模型留出内存余量。
- 公布助手会拒绝做的事。
- 演练恢复，而不只是做备份。
作者：本地AI 1号网，深圳团队，专注本地大模型软硬件、装机与私有化部署。
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