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...
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-con...
当软件识别出单张显卡的显存容量不足矣运行当前选择的模型时,就会自动把负载平均分配给两张显卡,可以看到两张RTX 4070 Ti SUPER的显存都占用了12GB,GPU负载也是50%左右,实际上如果凑够48GB显存的话就能跑70/72B的模型,你可以选择两张RTX 4090或RTX 3090,也可选择三张16GB显存的显卡,实际上我们此前评测的影驰RTX ...
当软件识别出单张显卡的显存容量不足矣运行当前选择的模型时,就会自动把负载平均分配给两张显卡,可以看到两张RTX 4070 Ti SUPER的显存都占用了12GB,GPU负载也是50%左右,实际上如果凑够48GB显存的话就能跑70/72B的模型,你可以选择两张RTX 4090或RTX 3090,也可选择三张16GB显存的显卡,实际上我们此前评测的影驰RTX ...
· 安装完毕会自动运行,右下角可以看到这个图标: · 打开 windows powershell 或 CMD 命令行终端,输入 ollama 命令,回车,即可显示 ollama 命令的使用帮助 下载模型文件 加载模型 · 由于 A10 GPU 只有 24G 显存,因此我们安装 8b 模型版本,如果您的显存 80G 以上,那么推荐安装 70b 模型版本。
Ollama+Open WebUi Ollama及其模型的部署,环境变量和迁移,导入第三方模型,调用GPU运行Ollama模型,模型UI WebUi的部署bbbnw 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多417 -- 2:55 App ollama+vscode+continue=离线AI辅助编程生产力 1888 6 11:10 App 十分钟带你【本地搭建大模型+知识库】不挑环境,...
安装完毕会自动运行,右下角可以看到这个图标: 打开windows powershell 或 CMD 命令行终端,输入 ollama 命令,回车,即可显示 ollama 命令的使用帮助 下载模型文件 加载模型 由于A10 GPU 只有 24G 显存,因此我们安装 8b 模型版本,如果您的显存 80G 以上,那么推荐安装 70b 模型版本。
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。
安装完毕会自动运行,右下角可以看到这个图标: 打开windows powershell 或 CMD 命令行终端,输入 ollama 命令,回车,即可显示 ollama 命令的使用帮助 下载模型文件 加载模型 由于A10 GPU 只有 24G 显存,因此我们安装 8b 模型版本,如果您的显存 80G 以上,那么推荐安装 70b 模型版本。
当软件识别出单张显卡的显存容量不足矣运行当前选择的模型时,就会自动把负载平均分配给两张显卡,可以看到两张 RTX 4070 Ti SUPER 的显存都占用了 12GB,GPU 负载也是 50% 左右,实际上如果凑够 48GB 显存的话就能跑 70/72B 的模型,你可以选择两张 RTX 4090 或 RTX 3090,也可选择三张 16GB 显存的显卡,实际上...