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...
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的数量降到1或者3,也还是会OOM。实在没办法,干脆直接设置成0。就会用纯CPU方式来运行大模型,速度稍微慢一些,...
OLLAMA_KEEP_ALIVE:大模型加载到内存中后的存活时间(单位秒) > 默认为5m即 5 分钟(300秒) > 0 代表处理请求响应后立即卸载模型 > 任何负数则表示一直存活 > 如果请求频繁,建议设置时间更长一点,比如24h,即模型在内存中保持 24 小时,提高访问速度 OLLAMA_NUM_PARALLEL:请求处理并发数量,默认为1,即单并发串行...
OLLAMA_NOPRUNE:是否启用剪枝,默认为false。 OLLAMA_NUM_PARALLEL:并行数,默认为1。 OLLAMA_ORIGINS:允许的来源,默认为空。 OLLAMA_RUNNERS_DIR:运行器目录,默认为空。 OLLAMA_SCHED_SPREAD:调度分布,默认为空。 OLLAMA_TMPDIR:临时文件目录,默认为空。 安装后最需要配置的是提供外部访问。 通过修改ollama的服务...
Get up and running with Llama 3, Mistral, Gemma, and other large language models. - ollama/gpu/gpu.go at main · AmesianX/ollama
FROM llama2 # 数字越大，答案越有创意 PARAMETER temperature 1 # 如果设置为"0"，模型在生成响应时不会考虑任何先前的内容或对话历史。每个输入都被视为独立的。 # 如果你设置一个高数字，例如"4096"，模型在生成响应时会考虑先前的内容或对话历史。"4096"是将被考虑的标记数量。 PARAMETER num_ctx ...
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 ...
"num_gpu": 1, "main_gpu": 0, "low_vram": false, "f16_kv": true, "vocab_only": false, "use_mmap": true, "use_mlock": false, "num_thread": 8 } }' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
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。
set OLLAMA_NUM_GPU=999 set no_proxy=localhost,127.0.0.1 set ZES_ENABLE_SYSMAN=1 ollama serve call conda deactivate @echo call pause 启动openwebui脚本: @echo off call conda activate ./venv if %errorlevel% neq 0 exit /b %errorlevel% ...