· 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 T...
--gpus=all 表示使用所有GPU资源, -v 参数挂载宿主机的ollama目录到容器的/root/.ollama目录, -p 参数将容器的11434端口映射到宿主机的11434端口, --name ollama 为容器指定名称ollama, ollama/ollama 是要运行的Docker镜像名称。 参数说明如下: — gpus=all: 挂载所有GPU - — name ollama: 这将容器...
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker 启动支持GPU的Ollama容器: 使用以下命令启动Ollama容器,允许容器访问所有GPU: bashCopy code docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama...
ollama这个大模型执行框架可以让大模型跑在CPU,或者CPU+GPU的混合模式下。本文主要以llama3:8b为例,通过设置决定模型加载进gpu的层数来优化推理效率。 原文博客地址:Ollama显存优化 | 旅程blog (cxy.red) 1. 法一:交互模式指定 ollama run llama3:8b >>> /set parameter num_gpu 5 Set parameter 'num_gpu...
这里选择使用docker进行安装,运行命令(CPU): docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 注:若在docker中运行GPU相关的命令前需要安装nvidia相关的驱动,并且启动参数设置--gpus=all 2)登录并查看ollama命令 ...
上面配置是纯CPU运行,如果要使用GPU(Nvidia/AMD)自行看文档 https://hub.docker.com/r/ollama/ollama 添加其他参数 /root/.ollama /mnt/user/appdata/ollama 11434 11434 2.使用 上面部署的这个只是一个框架,还需要下载模型才可以运行。如果需要美观的UI界面,还需要另外安装其他应用配合。
咱看看输出结果。输出了靠近300字，可以了 主要的描述很详细，但地点不是伦敦，对于视觉模型来说，这可以了。GPU效果 3秒还行。现存占用6G左右 字数：341。比CPU多一些。来看看描述，似乎没有出现上面的错误地点。蹲ollama啥时候支持minicpm3，继续测试。https://ollama.com/library/minicpm-v ...
昨天测试了下基于ollama cpu 模式运行的qwen2 对于小参数0.5b 以及1.5b 的速度还行,但是你的cpu 核数以及内存还是需要大一些 今天测试下基于gpu 的qwen2 7b 模型,以下简单说明下 安装ollama 如果我们申请的机器包含了GPU,ollama 的安装cli 还是比较方便的,会直接帮助我们进行gpu 驱动依赖的安装(包含了repo 源的...
windows ollama 设置使用GPU而不是用CPU 启用gpu调试层是干嘛的,本文基于文章《蜂鸟E203系列——Linux下运行hello world例程》GDB简介GDB(GNUProjectDebugger),是GNU工具链中的调试软件。GDB是一款应用非常广泛的调试工具,能够用于调试C、C++、Ada等等各种语言编写
可以看到GPU用起来了: 虽然笔者的GPU是老掉牙的MX150,但性能明显比CPU模式要好很多,CPU跑这个问题要3分钟左右才有响应,但是GPU10多秒就开始有流输出了。但奇怪的是流输出开始后,GPU的使用率立马又掉下去了,不知道这个是bug还是feature还是笔者哪里没弄对,后面再研究一下。