⭐ 这是栖木 Perch 的开源组件之一。 核心应用（macOS 本地优先 AI 工作台 · 0.08s 首字）在这里 → 🪵 栖木 Perch

🖥️ perch-gpu

让本机大模型真的用上 GPU——而且用得对。

你装了个 7B 模型，满心期待地点发送。 然后等了 5 秒才出第一个字。

你查了半天，以为是模型太大、显卡太弱。 其实——是 Ollama 把它从显存里卸载了。

perch-gpu 是一个 Rust 工具箱，解决本机大模型 GPU 加速的三个坑。

从 栖木 Perch 生产环境提取 · MIT · cargo test 全绿

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🕳️ 三个坑（大多数人都踩了）

坑 1 · 强行指定 GPU 层数

{ "num_gpu": 40 }   // ❌ 错

很多人以为这样能"控制 GPU 加速"。实际后果： Ollama 触发 runner 重载 → 反而更慢。

正确做法：让 Ollama 自己按模型结构和显存选择后端与层数。 你只需要如实报告它分配了多少——这就是本库的 status 模块。

坑 2 · 模型被悄悄卸载

Ollama 默认在空闲后释放显存。下次请求冷加载 3~5 秒—— 比云端还慢，你的"本机秒回"名存实亡。

正确做法：预热一次 + keep_alive 保活。 本库的 warmup 模块，首 token 从 3s 降到 0.04~0.18s。

坑 3 · 本机并发抢显存

同时跑两个模型？一块 GPU 会互相拖慢，甚至 OOM。

正确做法：本机并发压到 1（排队比抢显存快），云端可控并发。 本库的 scheduler 模块。

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🚀 快速开始

[dependencies]
perch-gpu = { git = "https://huggingface.co/hongcoding/perch-gpu" }

use perch_gpu::{status, warmup, scheduler};

// 1) 预热 + 保活 30 分钟（首 token 从 3s 降到 0.08s）
warmup::warmup_model("qwen3-06b:latest", "30m", None).await?;

// 2) 查真实 GPU 驻留（读 Ollama /api/ps，不是猜）
let st = status::query_status(None).await?;
for m in &st.models {
    println!("{} → GPU 驻留 {}%", m.name, m.gpu_residency_percent);
}

// 3) 本机推理排队（并发 1，防止抢显存）
let _permit = scheduler::acquire(false).await?;
// ... 跑推理 ...

跑 demo 看效果：

cargo run --example gpu_status

真实输出：

🔍 查询本机 GPU 状态（http://127.0.0.1:11434）…

  📦 qwen3-06b:latest
     GPU 驻留: 100%（0.37GB / 0.37GB）
     上下文: 4096
     过期: 2026-11-05T22:30:00+08:00

✅ GPU 加速正在生效（Ollama 已自动选择 Metal/CUDA 后端）

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🧩 三个模块

模块	作用	关键点
status	读 Ollama /api/ps 真实 VRAM 分配	驻留百分比来自真实字节，不是估算
warmup	预热 + keep_alive 保活	**绝不传 num_gpu**（会触发重载）
scheduler	本机/云端资源调度 + 元数据缓存	只控并发度，不改语义

📊 实测效果（栖木 Perch，Apple Silicon + Metal）

状态	首 token 延迟
冷加载（模型被卸载）	3 ~ 5 秒
热驻留（预热 + 保活）	0.04 ~ 0.18 秒

快 20~70 倍，代价只是让 0.6B 模型占着 ~0.4GB 显存。

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🛡️ 设计红线

红线	原因
绝不传 num_gpu	让 Ollama 自己选，强行指定会重载
诊断不猜	驻留百分比 = 真实 /api/ps 字节数
调度不改语义	只控并发，不碰模型/prompt/思考档/回复长度
预热不出本机	预热提示只发 loopback，不进对话历史

🔬 验证

cargo test   # 7 个单元测试 + 1 个文档测试

覆盖：真实驻留计算 / CPU 回退 / 无模型 / 预热体不含 num_gpu / 并发序列化 / 缓存失效。

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🔗 相关项目

项目	说明	链接
栖木 Perch（应用）	macOS 本地优先 AI 工作台	https://huggingface.co/datasets/hongcoding/perch
perch-ultrafast（框架）	混合流 + Ultrafast 推理框架：首字 1s → 80ms	https://huggingface.co/hongcoding/perch-ultrafast
perch-gpu（本库）	本机 GPU 加速工具箱	https://huggingface.co/hongcoding/perch-gpu
HF Collection	全部归在一起	https://huggingface.co/collections/hongcoding/perch-ai-workbench-and-ultrafast-framework

📜 许可

MIT —— 随便用，注明出处即可。

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🖥️ 别让你的 GPU 闲着。也别让 Ollama 偷偷把它卸载。