导语：
        还在为本地部署大模型头疼？别担心！今天教你用 Ollama在联想工作站 P30 上直接运行 Qwen2 和 Deepseek-R1，全程只需几条命令，小白也能轻松上手！附赠性能优化小技巧，让你的模型跑得更快更稳！

一、设备配置：你的机器够用吗？
我的主力机是 联想 ThinkStation P30，配置如下：  
- CPU: Intel Xeon E5-2687W v4（12核24线程）  
- 内存: 64GB DDR4（32GB 勉强够用，64GB 更稳）  
- 显卡: RTX 3090 24GB（没 GPU 也能跑，但速度会慢一些）  
- 硬盘: 1TB NVMe SSD（模型文件较大，SSD 是必备）  

划重点：
- 如果只有 CPU，建议运行 7B 以下的小模型  
- 显卡显存 ≥12GB 可以尝试 70B 模型，24GB 直接起飞  
- C盘预留至少 50GB 空间（模型文件默认会下载到这里）

二、Ollama 极简部署：一行命令搞定  
Ollama 的最大优势就是简单！无需复杂配置，直接运行模型。  

1. 安装 Ollama 
打开 PowerShell，运行以下命令：  
【powershell】

# 一键安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后，Ollama 会自动启动服务。

 2. 运行模型  
Ollama 支持多种模型，直接运行以下命令即可：  
【bash】

# 运行 Qwen2
ollama run qwen2

# 运行 Deepseek-R1
ollama run deepseek-r1

第一次运行时会自动下载模型文件，耐心等待即可。

 3. 常用命令  
【bash】

# 查看已安装的模型
ollama list

# 删除不需要的模型
ollama rm <模型名称>

# 拉取新模型（比如 llama3）
ollama pull llama3

三、性能优化：让你的模型跑得更快
1. 启用 GPU 加速 
如果你的机器有 NVIDIA 显卡，可以通过以下命令启用 GPU 加速：  
【bash】

# 运行模型时启用 GPU
OLLAMA_CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" ollama run qwen2

2. 修改模型存储路径（避免 C 盘爆满）
默认情况下，模型会下载到 `C:\Users\用户名\.ollama`。如果你想存到其他盘，可以这样做：  
【powershell】

# 创建环境变量（路径换成你的）
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_MODELS','D:\LLM\Models',[System.EnvironmentVariableTarget]::User)

# 重启 Ollama 服务
Restart-Service Ollama

四、OpenWebUI：可视化交互界面
如果你不喜欢命令行，可以用 OpenWebUI 来管理模型，操作更直观！  

1. 安装 OpenWebUI
【bash】

# 使用 Docker 运行 OpenWebUI
docker run -d --name openwebui -p 3000:3000 --restart always openwebui/openwebui:latest

2. 连接 Ollama
打开浏览器，访问 `http://localhost:3000`，进入 OpenWebUI 界面。点击“Add Model”，输入 Ollama 的地址（默认是 `http://localhost:11434`），然后就可以在网页上直接与模型交互了！  

五、性能实测：P30 跑分结果  
| 模型        | 硬件配置          | Tokens/s | 显存占用  |
|-----------|---------------|----------|--------|
| Qwen2-7B  | RTX 3090      | 42.3     | 14GB   |
| Deepseek-R1| Xeon E5       | 12.7     | CPU满载 |
| Llama3-8B | RTX 3090+CPU  | 28.5     | 18GB   |

省流总结： 
- GPU 选手：无脑冲 70B 以下模型  
- CPU 勇士：建议 7B 模型+量化版  

六、常见问题解答 
1. Ollama 报错“CUDA out of memory”  
   ➤ 解决方案：运行命令前加 `OLLAMA_CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"` 强制启用 GPU  

2. 模型下载速度慢 
   ➤ 解决方案：使用代理工具（如 Clash）加速下载  

3. OpenWebUI 无法连接 Ollama  
   ➤ 检查防火墙！运行以下命令放行端口：  
   【powershell】
   

New-NetFirewallRule -DisplayName "Ollama" -Direction Inbound -Action Allow -Protocol TCP -LocalPort 11434

结语： 
Ollama 的极简设计让本地部署大模型变得无比轻松，无论是 Qwen2 还是 Deepseek-R1，都能一键运行。联想 P30 的强劲性能更是为模型推理提供了坚实保障。如果你还有其他问题，欢迎评论区留言，一起交流学习！ 

相关链接：
- [Ollama 官网](Ollama)  
- [OpenWebUI 文档](🏡 Home | Open WebUI)  
- [Qwen2 模型下载](魔搭社区)  
- [Deepseek-R1 官网](DeepSeek)  

希望这篇教程能帮到你！如果有任何改进建议，欢迎指出！