云计算导航在阿里云上部署 Ollama 时，推荐的 ECS 实例规格取决于你计划运行的模型大小、并发请求量以及性能要求。以下是一些通用建议：
🚀 推荐配置概览（按模型规模划分）
| 模型大小 | CPU 核心数 | 内存（RAM） | 是否需要 GPU | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|
| 7B 模型（如 Llama3-8B, Qwen-7B） | 4 核以上 | 16GB ~ 32GB | 可选（CPU 能跑） | 开发测试、低并发 |
| 13B 模型 | 8 核以上 | 32GB ~ 64GB | 建议使用 GPU 提速 | 中等负载、推理服务 |
| 34B 或更大模型 | 16 核以上 | 64GB+ | 强烈建议 GPU 实例 | 高性能推理、生产环境 |
✅ 推荐 ECS 实例类型
1. 轻量级测试 / 7B 模型
- 实例规格：
ecs.c7.large（2核8G）或ecs.c7.xlarge（4核16G） - 内存建议至少 16GB
- 系统盘：建议 100GB 以上（SSD）
- 适用：本地测试、小模型（如 Phi-3、TinyLlama）
⚠️ 注意：2核可能勉强运行，但响应慢；建议至少 4 核起步
2. 中等模型（13B）或更高并发
- 实例规格：
ecs.c7.2xlarge（8核32G）或ecs.c7.4xlarge（16核64G） - 内存是关键！13B 模型全加载需约 26GB RAM，建议 32GB+
- 若开启量化（如 q4_0），可降低内存需求
3. 高性能 / 生产环境（支持大模型）
- 推荐使用 GPU 实例：
ecs.gn7i-c8g1.4xlarge（NVIDIA T4，16GB 显存）ecs.gn7i-c16g1.8xlarge（更大显存，适合 34B 模型）
- 使用 GPU 可显著提升推理速度（尤其是 batch 请求）
- Ollama 支持 CUDA，启用后性能提升明显
🔧 其他建议
- 操作系统：Alibaba Cloud Linux 或 Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- Docker 安装：推荐通过 Docker 运行 Ollama，便于管理
- 存储：模型文件较大（7B ~ 15GB，13B ~ 30GB），建议系统盘 ≥100GB，或挂载 ESSD 云盘
- 网络：确保公网带宽足够（如 5Mbps 以上），便于 pull 模型
💡 示例推荐（性价比之选）
| 场景 | 推荐实例 | 说明 |
|---|---|---|
| 个人开发、测试 7B 模型 | ecs.c7.xlarge（4核16G） |
成本低，够用 |
| 团队使用、13B 模型 | ecs.c7.2xlarge（8核32G）或 GPU 实例 |
平衡性能与成本 |
| 生产部署、高并发 | ecs.gn7i-c8g1.4xlarge（T4 GPU） |
利用 GPU 提速推理 |
📌 总结
最低建议：4核16G（c7.xlarge）用于 7B 模型测试
推荐配置：8核32G 起步，大模型务必考虑 GPU 实例
如果你主要运行 量化后的中小模型（如 llama3:8b-instruct-q4_0），纯 CPU 实例也可接受；若追求性能和响应速度，强烈建议选择 带 NVIDIA GPU 的实例。
如需具体型号链接或价格对比，可登录 阿里云 ECS 控制台，筛选 计算型 c7 或 GPU 计算型 gn7i 系列进行比较。