本地大模型实战：用 Ollama 在 NAS 上部署 Llama 3.2

为什么要在本地跑大模型？

Cloud API 虽好，但隐私和成本是硬伤。2026 年的今天，消费级硬件已经能流畅运行 7B-11B 参数模型，NAS 玩家是时候把 AI 算力收回本地了。

硬件要求与性能对比

实测数据（Mac Studio M2 32GB vs 群晖 DS920+ 16GB）：

三步部署 Ollama

Step 1：Docker 安装

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

Step 2：拉取模型

docker exec -it ollama ollama pull llama3.2:3b

Step 3：API 调用测试

curl http://localhost:11434/api/generate -d {"model": "llama3.2:3b","prompt": "用 Python 写一个快速排序","stream": false}

成本账

Cloud API：GPT-4o 约 $0.03/1K tokens，月读 10 万字 ≈ $30
本地部署：一次性硬件投入，电费每月 ≈ ¥50，隐私零风险。

2026 年，本地 AI 不再是极客玩具，而是生产力标配。你的 NAS 准备好上岗了吗？