话说，今天刷到一个挺有意思的问题，说是“推利马的人是不是死”，这让我想起之前折腾大语言模型本地部署的那段日子，还真有点儿故事可说。

折腾的起因

我对这些个啥大模型、人工智能，没啥概念。就觉得，这玩意儿听着挺高大上，咱也想弄来玩玩。然后就开始在网上瞎搜，什么教程都看，什么帖子都翻。结果，就看到“利马”这玩意儿。

初识“利马”

当时就觉得这名字挺洋气，看着那些个技术文章，好像挺厉害的样子。然后就被带进坑，开始下载各种文件，什么模型文件，代码，环境配置，折腾得我头都大。

安装与踩坑

第一步：下载模型

好家伙，那模型文件真叫一个大！几个G、几十个G的都有，下得我那叫一个心疼。家里的那点儿小水管带宽，感觉像是被抽干一样。

第二步：配置环境

这步更要命！各种依赖库，各种版本冲突，搞得我焦头烂额。一会儿缺这个，一会儿少那个，一会儿又是版本不对。网上那些教程也是五花八门，看得我眼花缭乱，也不知道哪个靠谱。

• Python版本不对，重装！
• CUDA版本不兼容，重装！
• PyTorch版本冲突，重装！

第三步：运行代码

好不容易把环境配好，以为能跑起来。结果，运行代码的时候，又是一堆报错。什么内存溢出，什么找不到文件，什么CUDA错误……简直是没完没。

漫长的调试

然后，我就开始漫长的调试过程。每天对着电脑屏幕，一行一行地看代码，一个一个地查错误。有时候为解决一个问题，能折腾一整天。那段时间，真是感觉自己头发都要掉光。

最终的放弃？

经过一番死去活来的折腾，有些模型倒是能跑起来，但是效果嘛……怎么说，感觉跟那些宣传的差远。有些回答驴唇不对马嘴，有些干脆就卡在那里不动。弄得我是身心疲惫， 真想直接放弃.

但是我是谁呀，不撞南墙不回头的主。我开始各种尝试, 然后, 居然还真让我跑通. 最终还是成功在我的老爷机上面体验一把, 感觉自己就像是站在科技前沿的弄潮儿一样，倍儿有成就感！虽然过程曲折点儿，但结果还是挺让人满意的，也算是没白费我一番心血。也证明，推利马的人不一定会死，哈哈！