第四章：企业级应用场景

4.1 智能文档处理

合同分析工作流：

1. PDF文本提取 → 2. 关键条款识别 → 3. 风险点标注

ollama run deepseek-chat -f analyze_contract.txt

4.2 代码生成与审查

Java单元测试生成：

# 配合Git预提交钩子
import subprocess
​
diff = subprocess.check_output(["git", "diff", "--cached"])
response = ollama.generate(
    model="deepseek-coder",
    prompt=f"审查以下代码变更：\n{diff}\n指出潜在问题："
)
print("代码审查结果：", response)

4.3 数据分析增强

CSV处理管道：

csvtk headers data.csv | ollama run deepseek-math -f analyze_headers.txt

第五章：性能优化策略

5.1 硬件加速配置

NVIDIA GPU 加速：

export OLLAMA_GPU_LAYER=1
ollama serve

监控工具推荐：

• nvtop（Linux）

• GPU-Z（Windows）

5.2 模型量化实践

4-bit量化部署：

ollama pull deepseek-chat:q4_0

量化效果对比表：

量化级别	内存占用	推理速度	精度损失
q4_0	6GB	快	明显
q8_0	10GB	中等	轻微
f16	16GB	慢	无

5.3 混合推理策略

CPU-GPU负载均衡配置：

# config.yaml
compute:
  cuda: 70%
  cpu: 30%
  batch_size: 32

第六章：进阶开发指南

6.1 自定义模型微调

训练数据准备规范：

from ollama import DatasetBuilder
​
builder = DatasetBuilder("finance-qa")
builder.add_example(
    input="什么是M2货币供应量？",
    output="M2是反映货币供应量的重要指标，包括..."
)
builder.export("finetune.jsonl")

6.2 模型服务化部署

Docker 生产配置：

FROM ollama/ollama:latest
​
ENV OLLAMA_MODELS=deepseek-chat:q4_0
EXPOSE 11434
​
CMD ["ollama", "serve", "--host", "0.0.0.0"]

6.3 监控与日志分析

Prometheus 指标集成：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'ollama'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:11434/metrics']