因为模型没法完全装进显存，需要cpu和内存配合运行，这时候显卡等着cpu处理数据，占用率可能在20-30%。只有显卡完整运行模型，那么占用率才可能达到100%，你可以试试deepseek R1 1.5B或者Gemma 31B和4B模型，应该是可以占满的。
所以第一个建议是你可以考虑使用lm studio，效果可能更好。回到你的主要问题，如何在ollama中让gpu全负...
3、资源利用率优化: FP16 推理:vLLM 默认使用半精度浮点(FP16)格式推理,结合 GPU 的 Tensor Core 加速计算,推理速度比 FP32 格式快 2 倍以上。 动态调度:vLLM 内置高效的请求调度器,优化任务分配,确保在高并发场景下资源分配均衡,避免性能瓶颈。 低延迟:通过内存优化和分布式计算,vLLM 的推理延迟显著降低,平...
分布式计算框架:vLLM 基于 PyTorch 和 Ray 构建,支持多 GPU 分布式推理,通过并行计算提升吞吐量。 连续批处理(Continuous Batching):vLLM 采用连续批处理技术,动态调整批次大小(Batch Size),最大化 GPU 利用率。例如,在 4 块 NVIDIA A100 GPU 上运行 LLaMA-13B 模型,vLLM 的吞吐量可达 5000 token/s。 高并发...
Ollama :主要面向本地轻量化部署,利用Docker容器技术简化模型的运行流程,使用户能够以较少的配置迅速启动模型,非常适合个人开发者或资源受限的环境。 vLLM :注重于高性能推理与服务器扩展,支持多机多卡的分布式部署,通过优化GPU资源利用率和内存管理技术(例如PagedAttention),在高并发场景中显著提升吞吐量。
支持GPU 加速,如果设备支持,Ollama 会自动利用 GPU 运行。 适用场景 希望本地运行 AI,但不想手动编译 llama.cpp 的用户。 开发者和研究人员,用于快速测试和部署 LLM。 CLI 和 API 友好,适合需要与其他应用集成的场景。 缺点 仍然依赖 llama.cpp,不如 vLLM 在高性能 GPU 上推理效率高。
ollama使用de..配置3060 12G显存 内存80G(共享显存使用39G)ollama运行deepseek 14b时 GPU使用率100% 显存使用率10G但ollama运行deepseek 32b时 G
v0.6.8版本进行了关键BUG修复，确保：• 任务管理更加健全• 异步调用和线程切换更顺畅• 出错率大幅降低让用户体验更加稳定和连贯。三、实际应用场景推荐经过本次升级，ollama在以下领域的优势尤为突出：• 大规模NLP+视觉联合推理：支持235B大模型，高效推理体验。• 多GPU环境下的模型部署：显存利用率...
虽然安全措施可能增加计算成本(如密态推理的延迟),但通过技术创新(如GPU可信执行环境)可实现安全与效率的平衡,在郝龙看来,安全问题对于大模型企业而言,虽然是成本问题,但是安全也组成大模型“水桶”的关键一块木板,决定着大模型的上限在哪里。 从国内大模型行业的发展就不难看出,无论是Kimi,还是DeepSeek,绝大多数被...
vLLM聚焦于大规模语言模型的内存管理优化,可高效加载和推理超大模型,减少显存占用,特别适合GPU资源有限的场景,如小型服务器、工作站等,能在有限的硬件资源下实现高效的模型推理 。 例如,一个小型科研机构拥有一台配置相对较低的GPU服务器,通过使用vLLM,成功部署了一个大型语言模型,用于专业文献的智能检索和分析,能够...