Ollama 部署五大崩溃：llama runner terminated exit 2、10 分钟后停止服务、GPU 不释放显存、GGUF 断言失败、server not responding——逐一修复指南Ollama 是大多数人第一个接触的本地大模型工具。但它的问题也是最多的——不是因为它质量差，而是因为它被用在太多奇奇怪怪的硬件组合上了。一、Ollama vs vLLM vs SGLang：为什么 Ollama 的坑不一样OllamavLLM / SGLang定位个人开发者本地跑模型生产级推理服务硬件RTX 3060 ~ 4090 消费卡H100/A100 数据中心卡模型格式GGUF（量化）HuggingFace Safetensors并发单用户高并发 API显存策略动态卸载到 CPU 内存纯 GPUOllama 的坑集中在一件事：在不够的硬件上跑太大的模型，然后崩溃方式千奇百怪。二、五大崩溃场景崩溃 1：llama runner process has terminated: exit status 2——模型启动即炸报错特征（ollama#8770）：ollama run deepseek-r1:8b Error: llama runner process has terminated: exit status 2环境：AMD RX 6750 XT、ROCm、手动替换 GPU 适配文件根因：Ollama 的 llama runner 是底层推理进程。exit status 2 通常意味着：GPU 后端不兼容：Ollama 检测到 GPU 但选错了 CUDA/ROCm 库显存不足：模型加载时显存分配失败，runner 直接退出量化格式不支持：模型 GGUF 文件用了 GPU 不支持的量化类型修复方案：强制指定 CPU 推理（临时绕过 GPU 问题）：OLLAMA_LLM_LIBRARY=cpu_avx2 ollama run deepseek-r1:8b清理损坏的模型文件重新下载：ollamarmdeepseek-r1:8brm-rf~/.ollama/models/blobs/sha256-* ollama pull deepseek-r1:8bAMD GPU 用户检查 ROCm 驱动
)
)
