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<p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:auto;text-align:justify;" data-flag="normal">今天在公司本是等待离职流程的一天，结果因为会议取消，意外获得了一整天的自由探索时间。我从上午一个本地部署AI模型的性能瓶颈问题出发，一头扎进了技术社区，结果不仅解决了问题，还发现了一系列高质量的免费API和开源工具，最后还以一次抽奖活动回馈了社区。</p><hr style="border:0px;margin:20px 0px;background:#ddd;display:inline-block;width:100%;border-style:solid;height:1px;"><span><br></span><p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:auto;text-align:justify;" data-flag="normal"><b>Ollama的性能瓶颈：一次失败的本地部署尝试</b></p><span><br></span><p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:auto;text-align:justify;" data-flag="normal"><b>问题定位：</b> 昨天Eko框架运行失败的根源被找到——本地Ollama模型的上下文窗口（4098）过小，导致输入超限。</p><span><br></span><p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Ari...