我们通过这个gif动画输出可以看到,同时输入2段对话,程序执行后,第一个聊天对话还没结束之前,第二聊天对话一直处于等待状态,这个就是我们之前说的单个模型单个请求。 下面我们重新启动ollama serve 增加并发请求参数OLLAMA_NUM_PARALLEL,启动命令如下 set OLLAMA_NUM_PARALLEL=2 ollama serve 这个时候启动后模型就支持并...
例如,设置OLLAMA_PORT=8080可以将服务端口从默认的11434更改为8080。 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...
例如,设置OLLAMA_PORT=8080可以将服务端口从默认的11434更改为8080。 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...
例如,设置OLLAMA_PORT=8080可以将服务端口从默认的11434更改为8080。 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...
OLLAMA_NUM_PARALLEL:這個變數決定了Ollama可以同時處理的使用者請求數量。設定OLLAMA_NUM_PARALLEL=4可以讓Ollama同時處理兩個併發請求。 OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:這個變數限制了Ollama可以同時載入的模型數量。設定OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=4可以確保系統資源得到合理分配。
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。
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。
Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=16" [Install] WantedBy=default.target langchain_ollama_demo.py 我们再次执行下 python langchain_ollama_demo.py 函数chain_test_async 执行耗时:0.00s async processing, index: 0 async processing, index: 1
变量名:OLLAMA_NUM_PARALLEL,变量值:0-4 #并行处理请求的数量 · 变量名:OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS,变量值0-4 #同时加载的模型数量 · 变量名:OLLAMA_HOST,变量值:127.0.0.1:11434。这一项是公开本地IP暴露在局域网内,非必要。 · 4. 全部确定后即可启动Ollama。
OLLAMA_NUM_PARALLEL:请求处理并发数量,默认为1,即单并发串行处理请求,可根据实际情况进行调整 OLLAMA_MAX_QUEUE:请求队列长度,默认值为512,可以根据情况设置,超过队列长度请求被抛弃 OLLAMA_DEBUG:输出 Debug 日志标识,应用研发阶段可以设置成1,即输出详细日志信息,便于排查问题 ...