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...
第一步打开系统变量,无法新增编辑就已管理员身份运行即可 添加以下环境变量: 变量名:OLLAMA_GPU_LAYER 变量值:cuda 指定特定的 GPU,可以添加以下环境变量: 变量名:CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量值:GPU的UUID(按编号有时找不到,所以使用UUID,下文提到了本机gpu查UUID的命令) GPU的UUID查看方法 继续用命令行输入 nvidi...
方法一:通过环境变量 在运行Ollama前,设置环境变量以启用GPU支持。例如: export OLLAMA_USE_GPU=1 ollama run <model_name> 方法二:通过配置文件 如果Ollama支持配置文件,可以在其中指定使用GPU。例如: use_gpu: true 4. 验证GPU使用 运行Ollama后,检查日志或使用nvidia-smi命令确认GPU是否被调用。 5. 调整GP...
运行ollama run <模型名>命令时,观察GPU占用情况(可以通过任务管理器或nvidia-smi命令查看)。 (如果使用Docker)配置Docker以支持GPU加速: 确保已经安装Docker Desktop for Windows,并在安装过程中勾选“Use WSL 2 based engine”。 开启对NVIDIA GPU的支持,通过PowerShell执行相关命令来安装Ubuntu子系统、更新...
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-...
Ollama 支持计算能力 5.0 及以上的 Nvidia GPU。 要检查您的显卡是否受支持,请查看您的计算兼容性:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus | Compute Capability | Family | Cards | | --- | --- | --- | | 9.0 | NVIDIA | `H100` | | 8.9 | GeForce RTX 40xx | `RTX 4090...
ollama 强制使用GPU运行 从Android 3.0(API级别11)开始,Android 2D渲染管道支持硬件加速,这意味着在View的画布上执行的所有绘图操作都使用GPU。 由于启用硬件加速所需的资源增加,您的应用程序将消耗更多的RAM。 如果您的目标API级别> = 14,则默认情况下会启用硬件加速,但也可以显式启用硬件加速。 如果您的应用程序...
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 ...
glfw是用来显示窗口和捕捉窗口事件的一套API,可以理解成Qt和windows平台的WPF。OpenGL只是一套控制GPU的规则,并没有对于跨平台窗口显示和事件进行规定,所以需要一个显示显卡渲染的窗口,这就是glfw的作用。笔者建议用glfw学openGL学的感觉差不多了,可以学学Qt,这是一个非常强大的跨平台GUI库,非常推荐。
5）运行OLLAMA：在运行OLLAMA时，使用--gpu参数来启用GPU支持。例如：这将使用GPU运行指定的模型，从而...