jason@jason-LOQ-15APH8:~$ ollama run deepseek-coder-v2 Error: llama runner process has terminated: signal: aborted (core dumped) CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED current device: 0, in function cublas_handle at /go/src/github.com/ollama/ollama/llm/llama.cpp/ggml-cuda/common.cuh...
使用了Xeon处理器、一块主板和16GB主内存。我可以很好地运行DeepSeek-V2 16b。
(base) jason@jason-LOQ-15APH8:~$ ollama run deepseek-coder-v2 Error: llama runner process has terminated: signal: aborted (core dumped) CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED current device: 0, in function cublas_handle at /go/src/github.com/ollama/ollama/llm/llama.cpp/ggml-cuda/...
先在VS Code上安装CodeGPT,发现果然有ollama选项。 可是看了文档:Ollama | CodeGPT,又亲自测试了发现只能调用local的ollama。支持的模型包括: Ollama Models available in Code GPT gemma.7b gemma:2b llama2 codellama command-r phi mistral mixtral deepseek-coder starcoder2 dolphinecoder dolphin-mixtra...
更新内容 修正了在 Nvidia V100 显卡上使用 Ollama 时遇到的错误。 现在,glm4 模型不会再因为内存溢出而加载失败。 解决了运行 deepseek-v2 和 deepseek-coder-v2 模型时可能遇到的问题。 解决了使用 Nvidia 显卡时一系列内存溢出的问题。 修复了当使用多块 Radeon 显卡… ...
Ollama 发布了一个新版本,并且带来了三个很酷的新功能。首先,它现在支持 MiniCPM 视觉模型,还支持 Yi-Coder 模型和 DeepSeek V2.5 版本。 我会在不同的文章中介绍这三个功能,但对我来说,最吸引人的无疑是这个 MiniCPM 视觉模型。如果你还不了解 MiniCPM 视觉模型,可以告诉你,它是一个紧凑但非常强大的模...
添加 PowerShell 函数 执行notepad $PROFILE 添加加以下内容,其中 model codegeex4:latest,你可以改成其它 model (qwen2.5-coder、deepseek-coder-v2),请参考https://ollama.com/library?q=code : function gco { # Function to generate commit message function Generate-CommitMessage { $diff = git diff -...
ollama run deepseek-coder:6.7b-base-q8_0 对我的这样配置笔记本电脑来说,运行6.7B Q8量化版很顺畅。 模型运行监控 如果要监控ollama的运行状态,可以输入如下指令: journalctl -u ollama.service |tail -n 200 |more 总的来说,ollama在Windows的WSL中的安装很简单,下载和运行模型也简单,相信你会喜欢上它的...
deepseek-coder-v2 An open-source Mixture-of-Experts code language model that achieves performance comparable to GPT4-Turbo in code-specific tasks. 16b 236b 432.1K Pulls 64 Tags Updated 3 months ago phi Phi-2: a 2.7B language model by Microsoft Research that demonstrates outstanding ...
./ollama create deepseek-coder-33b-instruct.Q5_K_M -f Modelfile 执行 这里需要注意的地方是因为启智平台给我们分配的/home/ma-user/work 目录下总共100G空间,所以包括你上传代码+模型等文件。所以建议是50GB一下模型才可以,否则会报存储空间不够问题 ...