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...
可以看到,gemma的modelfile里并没有强制指定num_gpu参数,所以ollama会根据机器当时的情况去计算合理的缓冲到GPU显存的层数。 我们修改这个modelfile,另存成一个新的modelfile,比如文件名就叫 gemma_local.modefile 内容增加对num_gpu的设置。注意增加了num_gpu的那行。 # Modelfile generated by "superx"# add PAR...
设置OLLAMA_NUM_PARALLEL=4可以让Ollama同时处理两个并发请求。 OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:这个变量限制了Ollama可以同时加载的模型数量。设置OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4可以确保系统资源得到合理分配。 Environment="OLLAMA_PORT=9380" 没有用 这样指定:Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:7861" 指定GPU 本地有多...
(默认值: 2048) 整数 PARAMETER num_ctx 4096 SYSTEM 用于指定模板中要使用的系统消息,将会被填在模板中{{.System}}所在的位置。 之后运行以下命令来创建模型: ollama create llama3.1 -f ./llama31_modelfile 其中,llama3.1为创建后的模型名称,-f ./llama31_modelfile表示创建该模型使用当前路径下名为“...
多GPU 设置 在多GPU 环境中,num_gpu参数非常关键。假设你有 4 张 GPU,可以使用以下命令来设置: /set parameter num_gpu 4 1. 这个设置会使模型在推理过程中使用 4 张 GPU,自动分配计算任务到不同的 GPU 上,以更高效地利用硬件资源。 总结 num_gpu参数允许你设置模型使用的 GPU 数量,在多 GPU 环境中尤...
set OLLAMA_NUM_GPU=999 set no_proxy=localhost,127.0.0.1 set ZES_ENABLE_SYSMAN=1 (设置环境变量) ollama serve (打开ollama服务,如果运行没啥带颜色的报错ollama部署就没问题) 接下来部署openwebui,可以不用关闭ollama,在open-webui文件夹根目录新打开一个cmd激活虚拟环境,接下来输入 ...
# 为确保模型的所有层都在 IntelGPU上运行set OLLAMA_NUM_GPU=999set no_proxy=localhost,127.0.0.1set ZES_ENABLE_SYSMAN=1set SYCL_CACHE_PERSISTENT=1 call "C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\setvars.bat" ollama serve 首先去ollama模型库去查看model ...
LocalAI 是一個本地推理框架,提供了 RESTFul API,與 OpenAI API 規範相容。它允許你在消費級硬體上本地或者在自有伺服器上執行 LLM(和其他模型),支援與 ggml 格式相容的多種模型家族。不需要 GPU。 Dify 支援以本地部署的方式接入 LocalAI 部署的大型語言模型推理和 embedding 能力。
Get up and running with Llama 2, Mistral, Gemma, and other large language models. - ollama/gpu/gpu.go at main · FellowTraveler/ollama
OLLAMA_NUM_PARALLEL:这个变量决定了Ollama可以同时处理的用户请求数量。设置OLLAMA_NUM_PARALLEL=4可以让Ollama同时处理两个并发请求。 OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:这个变量限制了Ollama可以同时加载的模型数量。设置OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4可以确保系统资源得到合理分配。