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。
✅ 优势：支持动态批处理+多GPU负载均衡；内置Prometheus监控，故障自动恢复 四、避坑指南与选型建议 Ollama常见问题• 模型下载中断：改用国内镜像源（如http://ollama.org.cn）• 显存不足：启用量化参数（如ollama run deepseek-r1:7b-q4）vLLM优化技巧• 性能调优：添加--block-size 16减少内存碎片，...
ollama run qwen2.5:7b A800(80G) 占用显存5615MiB / 81920MiB 2024-11-14· 北京 回复喜欢 六坤 内存使用多大的? 2024-06-05· 福建 回复喜欢 天凡 很是疑惑,安装使用一切正常,但是GPU的使用率好低啊,不知道是不是正常现象。运行的时候显存几乎占满了,但是GPU的使用率才百分之十几,反...
提供高效的多GPU支持以及分布式训练能力,适合大规模部署。 适用于企业级应用和需要高效推理的场景,如智能客服、文档处理等。 Ollama: 是一个开源项目,致力于构建轻量级且易于使用的机器学习平台。 强调简单性和易用性,开发者可以快速上手并集成到现有工作流中去。 支持多种主流框架,并提供良好的社区文档和支持服务。
资源密集型任务 :在多GPU集群中表现优异,适合企业级应用或需要低延迟、高吞吐的场景。 4. 性能对比 吞吐量 :vLLM因采用连续批处理和内存优化,吞吐量显著高于Ollama,尤其在高并发环境下差距明显。 资源占用 :Ollama在单机环境中资源占用较低,启动快速,而vLLM需要更多的初始配置,但能更高效地利用多卡资源。
•多GPU环境下的模型部署:显存利用率提升,运行更稳定。 •图像识别与多模态任务:避免内存泄漏,长时间任务运行无忧。 •开发、调试环境:减少因配置冲突导致的崩溃,提高调试效率。 举例说明: • 某知名公司采用ollama v0.6.8部署Qwen 30b-a3b模型,GPU推理速度提升30%,单次响应时间降低1秒以上。
ollama v0.7.0 正式官宣！性能大提升，NVIDIA GPU支持更完美！2025年5月13日，AI工具圈炸出一枚“核弹级”更新：Ollamav0.7.0正式发布！这次升级不仅让普通用户能在本地电脑运行多模态大模型（比如让AI描述你随手拍的图片内容），还把NVIDIA显卡的性能榨出新高，甚至解决了Windows用户多年来的“弹窗噩梦”。
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...
(AMD HIP SDK)和官方的Ollama即可使用GPU:### "Ollama supports the following AMD GPUs:"原始链接:https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/gpu.md#amd-radeon**Linux Support**Family Cards and accelerators AMD Radeon RX 7900 XTX 7900 XT 7900 GRE 7800 XT 7700 XT 7600 XT 7600 6950 ...