可以看看后台日志,加载模型GPU的层数降到了5层 server log里可以看到GPU加速的层数 经过反复试验,我的3G显存的GTX显卡,的确是对模型有一些加速作用的。但是吧,如果连续问一些问题,进行对话。即使把num_gpu的数量降到1或者3,也还是会OOM。实在没办法,干脆直接设置成0。就会用纯CPU方式来运行大模型,速度稍微慢一些,...
Ollama介绍 我们今天介绍的工具是ollama,ollama是用Go语言写的开源大模型运行软件(你可以认为是llama.cpp的Go语言版),支持GPU/CPU混合模式,你可以根据自己笔记本电脑GPU、GPU显存以及CPU、内存的情况,选择不同量化版本的大模型。以下是一些参考大模型参数、GGUF文件大小以及下载模型指令: 可以基于量化后文件大小初步判...
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...
并且Ollama它还允许用户通过编写Modelfile来导入更多的自定义模型,具有灵活的扩展性,并能与许多工具集成。它还支持GPU/CPU混合模式,可以根据用户的硬件配置进行优化。 问题2、ollama还有哪些常用的命令? 可以执行 ollama -h 去获取ollama支持的命令,真的很少,很简单。 问题3、ollama可以支持本地跑多个大模型吗? ...
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...
本文下面将分别详细介绍Ollama Docker镜像的使用和配置NVIDIA GPU以支持Docker容器的过程。 Ollama Docker镜像使用说明: Ollama Docker镜像旨在简化在本地运行大型语言模型的过程。以下是其基本使用步骤: 运行Ollama容器(CPU版本): 使用以下命令启动Ollama容器: ...
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
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。
But I checked the parameter information from link below, I still can not mix CPU&GPU, most load by CPU. https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md If I put all load to GPU, it will say "Out of VRam", :) you know it. ...
#CPU或 NvidiaGPU运行 docker pull ollama/ollama:0.3.0#AMD显卡运行 docker pull ollama/ollama:0.3.0-rocm 针对不同的设备,我们的运行指令也需要有不同的调整: 代码语言:javascript 复制 # 默认CPU模式运行 docker run-d-v ollama:/root/.ollama-p11434:11434--name ollama ollama/ollama ...