顯示記憶體（VRAM）係關鍵，例如RTX4070 Laptop只有8GB，好似細書桌放唔多書。
RTX4090有24GB、RTX5090有32GB，容量越大越能跑大模型。
裝機前必查顯卡記憶體，量力而為選模型，否則再勁嘅卡都係百搭。
8GB VRAM可跑Qwen 3 8B，平衡速度與智能，適合日常寫作、翻譯及程式碼輔助。
若VRAM多至24GB，可視更大模型，智能更高但對硬件要求亦嚴。
新手建議由小模型開始，表現已勝舊款，覺得不夠再升級，避免反應過慢。
去olama.com/download下載官方Windows版，切勿去其他網站以免中伏。
執行安裝檔跟指示下一步，裝好後自動背景運行，無需手動開啟。
打開CMD輸入Ollama Version驗證，有版本號即成功，過程順暢無須配環境變數。
預設在Localhost:11434開API，瀏覽器開啟該端口見JSON即服務正常。
終端輸入Ollama Run Qwen3:8B即可對話，官方標準用法無須寫Code。
本地伺服器支援OpenAI格式，其他軟件可連入，靈活性極高。
Windows系統、瀏覽器及桌面合成會搶佔VRAM，標示8GB實際可用可能僅6GB。
開Chrome或Photoshop會食走大量VRAM，導致模型變慢或崩潰。
玩本地AI時關閉不必要程式，留意任務管理器GPU使用率，確保資源充足。
唔需要。模型下載後完全離線運行，保護私隱且無月費。
支援。Ollama同時支援NVIDIA和AMD顯示卡，大部分遊戲電腦均可使用。
打開CMD或PowerShell輸入Ollama Version，若顯示版本號即代表安裝成功。
對於日常文書、代碼生成同簡單對話，現代家用硬件嘅速度完全足夠，甚至因為無網絡延遲而感覺更順暢。
以前需要寫程式，現在有唔少開箱即用嘅工具（如LM Studio、Ollama），幾分鐘內就可以開始運行模型。
可以嘗試量化模型（Quantized Models），佢哊體積細、記憶體需求低，喺普通電腦上都能跑動。
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