1.购物车系统案例的撰写及运行：

2.异常的识别

2.1异常的处理方式

3.在异常的判断中，可以选择特定的异常，也可以用Exception来进行所有异常的匹配。

4.本地大模型部署（仅本人自己的需求安排）

一、前期准备

1. 电脑配置：16G 内存、Intel Iris Xe 核显、Windows10/11
2. 关闭后台：浏览器、微信、QQ、视频软件、杀毒悬浮窗，释放内存
3. 预留磁盘空间：至少 10GB 空闲（7B 量化模型约 4.5G）

二、下载安装 Ollama

1. 打开官网：
2. 点击首页蓝色 Download 下载 Windows 安装包
3. 双击安装，一路点下一步，默认路径即可，无需修改设置
4. 安装完成后，自动后台启动 Ollama 服务（右下角托盘出现小羊图标）

三、打开命令终端

两种任选其一：

1. Win+R 输入 cmd 打开命令提示符
2. Win+X 选择 Windows 终端 / PowerShell

四、拉取对应模型（最优选择：deepseek-r1:7b-q4_K_M）

1. 推荐指令（平衡性能、速度、内存）

• 自动下载 4bit 轻量化量化版，16G 内存稳定不爆内存
• 对比参考：
  • 简单快速需求：ollama pull deepseek-r1:1.5b-q4_K_M
  • 清空后台追求更强推理：ollama pull deepseek-r1:8b-q4_K_M

2. 等待下载完成

根据网速，7B 模型大概几分钟到十几分钟，终端出现 success 代表下载完毕。

五、本地运行大模型

方式 1：命令行直接对话（最简）

等待模型加载完成，出现 >>> 即可输入提问。 退出对话输入 /bye。

方式 2：网页可视化界面（推荐新手）

Ollama 本身无 UI，搭配开源网页工具 Open WebUI：

1. 终端输入安装命令

1. 等待部署完毕，浏览器自动弹出页面
2. 无需注册，直接选择 deepseek-r1:7b-q4_K_M 使用，支持上传文档、长对话、调整参数

六、针对 16G 内存 + Iris Xe 核显优化设置（防卡顿、闪退）

1. 启动限制上下文窗口，降低内存占用

运行时携带参数，限制单次对话长度 2048：

不要设置 4096，长上下文极易内存溢出。

2. Ollama 开启内存优化（Windows）

1. 右键此电脑 → 属性 → 高级系统设置 → 高级 → 性能设置 → 高级
2. 调整虚拟内存，设置自定义大小：初始 16384MB，最大值 32768MB
3. 重启电脑生效，缓解内存不足崩溃问题

3. 核显加速补充（进阶提速，可选）

Ollama 默认只用 CPU，想调用 Iris Xe 核显加速，改用 IPEX-LLM 方案； 单纯 Ollama 无需额外驱动，开箱即用，适合懒人。

七、常用实用命令汇总

1. 查看本地已下载模型

1. 删除不用的模型（释放硬盘）

1. 停止后台 Ollama 服务

1. 查看模型运行参数帮助

八、常见问题解决

1. 加载模型闪退、内存不足 换回 7B 量化模型，关闭所有后台，调低 num_ctx=1024
2. 下载速度极慢 配置 Ollama 国内镜像源，或更换手机热点下载
3. 生成文字速度慢（3~6 token/s） Ollama 仅 CPU 推理属正常；想要提速需安装 IPEX-LLM 调用 Xe 核显
4. 提示端口占用 执行 ollama stop 关闭服务后重新启动

九、使用建议总结

1. 日常主力使用：deepseek-r1:7b-q4_K_M（16G 内存最优解）
2. 快速简答、轻度使用：1.5B
3. 不推荐日常 8B，长对话容易崩溃
4. 长期使用搭配 Open WebUI 网页端，交互体验远好于黑框命令行