你也可以复制指令到命令行下载 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24...
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...
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。
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...
Ollama 支持CPU部署,也支持GPU,我使用的是Nvidia的显卡,所以这边安装Nvidia的驱动。在安装NVIDIA驱动过程中,我们遇到了一些问题并进行了多次尝试。最终的步骤如下: 尝试安装nvidia-utils-535,但遇到通信问题。 移除nvidia-utils-535和libnvidia-compute-535。
最近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。让本人倍感兴趣。通过B站学习,这个ollama的确使用起来很方便。windows下可以直接安装并运行,效果挺好。 安装,直接从ollama官方网站,下载Windows安装包,安装即可。它默认会安装到C盘。本人的电脑,以前搞过cuda,所以cuda是和显卡配套安装好的。
在没有 GPU 的情况下安装 Ollama 如果您想使用 CPU 运行(这是最简单的入门方法),请运行以下命令: docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 这将使用 Ollama 运行一个 docker 容器,为我们将要使用的模型映射一个卷,并映射我们可以从前端连接到的端口 (11434...
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。
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...
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。 如Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3,阿里的qwen2 等模型。 完整支持的模型列表可以参考:https://ollama.com/library 它基于llama.cpp实现,本地CPU推理效率非常高(当然如果有GPU的话,推理效率会更高), 还可以兼容 openai的接口。