购买服务器 1. 登录控制台，按需购买云服务器，比如选择配置为 16 核 64G 带 1 张 A10 GPU 卡的实例。1. 安装操作系统 · 选择 Windows 公共镜像，支持 Windows2019 及以上版本，本教程我们选择 Windows2022 。· 通过 VNC 登录实例，安装 GPU 驱动程序。通过浏览器进入NVIDIA官方驱动下载地址，选择相应驱动下...
说明:以 GPU 模式运行 Ollama 需要有 NVIDIA 显卡支持。 1. 安装英伟达容器安装包 我们以 Ubuntu22.04 为例(其他系统请参考:英伟达官方文档) https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/arch-overview.html 配置apt源 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpg...
主要是GPU的问题,虚拟机做了很多trick模拟真实GPU,有自己的驱动,但Unreal识别不了虚拟机的图形驱动接口,即使编译成功也运行不了,除非用-nullrhi启动命令窗口模式。但凡涉及到渲染的内容在虚拟机上都效率极低。而且在虚拟机上编译的引擎文件巨大,大概有50-60G。 建议装双系统开发,虽然切换有点麻烦。(这里选用的是ubun...
下载好后把Page Assist开打,在左上角选择你下好的模型,然后就可以问机器人各种问题了,Ollama会自动检测并使用可用的GPU资源,无需额外配置。 这里我们这里就下载千问1.5的14b模型来演示一下,拥有16GB显存的显卡跑14b模型没啥问题,8GB显存的显卡就只能跑7b或者8b的模型了,如果显卡有24GB显存的话可以试试34b的模型。
下载好后把Page Assist开打,在左上角选择你下好的模型,然后就可以问机器人各种问题了,Ollama会自动检测并使用可用的GPU资源,无需额外配置。 这里我们这里就下载千问1.5的14b模型来演示一下,拥有16GB显存的显卡跑14b模型没啥问题,8GB显存的显卡就只能跑7b或者8b的模型了,如果显卡有24GB显存的话可以试试34b的模型...
· 百度智能云 GPU 服务器。 本文以百度智能云 GPU 服务器为例进行安装部署,购买计算型 GN5 服务器, 配置 16 核 CPU,64GB 内存,Nvidia Tesla A10 单卡 24G 显存,搭配 100GB SSD 数据盘, 安装 Windows 2022 Server 系统。 · 如果您使用自己的环境部署,建议 NVIDIA GPU,民用卡 30、40 系列,商用卡 T4、...
分享: Ollama GPU选择指南 GPU NVIDIA Compute CapabilityFamilyCards 9.0NVIDIAH100 8.9GeForce RTX 40xxRTX 4090RTX 4080RTX 4070 TiRTX 4060 Ti NVIDIA ProfessionalL4L40RTX 6000 8.6GeForce RTX 30xxRTX 3090 TiRTX 3090RTX 3080 TiRTX 3080RTX 3070 TiRTX 3070RTX 3060 TiRTX 3060 ...
GPU 模式运行 Ollama 1. 安装英伟达容器安装包 英伟达官方文档:Architecture Overview 2. 配置apt源 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey|sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg\&&curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-...
1、GPU为RTX3060 12G 2、使用nvidia-smi获取数据 二、测试数据 三、注意⚠️ 不要只考虑模型对显存的占用,输入输出token数量占用显存也不容小嘘,建议保留一半显存给token使用。 尽量选择合适大小的模型,否则显存一旦被占满,就会使用内存和CPU,速度直线下降。
运行如下命令启动ollama,只用GPU的话把--gpus=all这个去掉就行: dockerrun-d --gpus=all -v /dockerdata/ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 如下命令拉取想要的模型 dockerexec-it ollama ollama pull llama3.1 ...