第16章：Ollama服务化架构——从本地工具到团队服务

1. 项目背景

业务场景

经过基础篇15章的学习，小胖所在的团队已经把Ollama用得很熟了——个人AI工作台运行良好，Python客户端封装扎实，RAG知识库检索准确。但这些都运行在小胖自己的开发机上。

周一早会上，测试团队的老王说："小胖，你那AI工具能给我们用吗？我们想看日志分析结果。"运维的老李也说："我巡检的时候也想用AI帮忙诊断故障。"产品经理补了一句：“能不能搞一个公司级的AI服务，大家都能用？”

小胖愣住了——他的Ollama跑在自己笔记本上，端口11434只绑了localhost，别人根本访问不了。更麻烦的是，10个人同时用的时候怎么办？谁先谁后？模型能同时服务多人吗？

痛点

1. 单机孤岛：Ollama默认只监听localhost，其他同事无法访问。修改OLLAMA_HOST=0.0.0.0虽然能暴露端口，但等于把Ollama裸奔在内网，任何人都能删除模型。
2. 缺乏服务化能力：没有鉴权、没有限流、没有审计日志。一旦暴露到内网，就是一台"谁都能用的裸机"。删模型、拉新模型、霸占GPU——全无约束。
3. 并发争抢：多人同时发请求，模型GPU资源被争抢，有的人等3秒，有的人等30秒——体验极差。
4. 无统一入口：需要反向代理、API网关、统一鉴权层、统一日志——这些基础设施散落在不同团队的知识库里，没有人把它们串起来。