2、开发环境的配置 使用vs2022进行学习,别的版本应该大同小异。 创建一个空的c++工程文件,并选择显示所有文件。 新建一个文件夹src,并在其中添加源文件cpp。 在glfw官网https://www.glfw.org/中点击右上角的documentation,并将其中的文档复制到vs2022中。 可以看见很多红色的报错,这是因为还没有配置环境。打开项...
2.2 修改配置文件 创建模型配置文件mymodel.modefile,将获取的配置文件加入参数PARAMETER num_gpu 5,该参数表名指定加载进gpu的模型层数 # Modelfile generated by "ollama show" # To build a new Modelfile based on this, replace FROM with: FROM llama3:8b # 添加参数 PARAMETER num_gpu 5 TEMPLATE ...
然后ollama create创建我们自定义的gemma模型,指定gpu装载缓存的加速层数 模型就可以正常运行了,只是要慢一些。可以看看后台日志,加载模型GPU的层数降到了5层 server log里可以看到GPU加速的层数 经过反复试验,我的3G显存的GTX显卡,的确是对模型有一些加速作用的。但是吧,如果连续问一些问题,进行对话。即使把num_gpu...
init-ollama.bat (初始化ollama) 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...
(4). 安装ROCm(可选 - 适用于Radeon GPU) 下载并安装 ROCm。确保安装ROCm v6。 (5). 启动Ollama 使用systemd启动Ollama: sudo systemctl start ollama 4. 更新 通过再次运行安装脚本来更新Ollama: curl -fsSLhttps://ollama.com/install.sh| sh 或通过下载Ollama二进制文件: ...
/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 环境中尤为重要。 其他参数控制模型生成文本的方式,如生成的文本长度、重复惩罚、生成的创造性等。
Step 1 -安装Ollama 以下步骤解释了如何手动安装Ollama。为了快速开始，你可以使用安装脚本，并继续进行"第二步 - 安装Ollama WebUI"。安装脚本: curl https://ollama.ai/install.sh | sh 要自己安装Ollama，请按照以下步骤操作：如果你的服务器有Nvidia GPU，请确保已安装CUDA驱动。如果未安装CUDA驱动，请现在...
本地有多张 GPU,如何用指定的 GPU 来运行 Ollama? 在Linux上创建如下配置文件,并配置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定运行 Ollama 的 GPU,再重启 Ollama 服务即可【测试序号从0还是1开始,应是从0开始】。 vim /etc/systemd/system/ollama.service ...
指定GPU 本地有多张 GPU,如何用指定的 GPU 来运行 Ollama? 在Linux上创建如下配置文件,并配置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定运行 Ollama 的 GPU,再重启 Ollama 服务即可【测试序号从0还是1开始,应是从0开始】。 vim /etc/systemd/system/ollama.service ...
# 为确保模型的所有层都在 Intel GPU 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 ...