变量名: CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量值: 0(使用第一个 GPU) 确认设置: 打开PowerShell,运行 echo $env:OLLAMA_GPU_LAYER 检查变量是否生效。 步骤4:重启 Ollama 服务 在PowerShell 中运行: ollama serve stop ollama serve 或直接重启计算机。 步骤5:验证 GPU 使用 查看日志: 启动Ollama 时,日志中应显示类...
打开PowerShell,运行echo $env:OLLAMA_GPU_LAYER检查变量是否生效。 步骤4:重启 Ollama 服务 在PowerShell 中运行: ollama serve stop ollama serve 或直接重启计算机。 步骤5:验证 GPU 使用 查看日志: 启动Ollama 时,日志中应显示类似Using GPU的提示。 运行ollama run <模型名>时观察 GPU 占用(通过任务管理...
进入Ollama目录,执行构建命令: bashCopy code cd ollama go generate ./... go build -ldflags '-linkmode external -extldflags "-static"' 测试和验证 运行Ollama 在Ollama目录下,运行生成的ollama.exe,检查是否正常运行。 检查GPU支持 运行Ollama的某个功能,观察任务管理器中的GPU使用情况,确认GPU是否被正...
这里它会把图元映射为最终屏幕上相应的像素,生成供片段着色器(Fragment Shader)使用的片段(Fragment)。 在片段着色器运行之前会执行裁切(Clipping)。裁切会丢弃超出你的视图以外的所有像素,用来提升执行效率。 片段着色器的主要目的是计算一个像素的最终颜色,这也是所有OpenGL高级效果产生的地方。 通常,片段着色器包含3D...
在恒源云gpushare.com我的实例中点击复制登陆指令,就是下图1处。 如我的是:ssh -p 1066 root@i-1.gpushare.com,从中提取信息: 将信息填写在 SSH 配置中,并从我的实例中点击复制密码填写到 Password 字段。 点击Test Connection 按钮测试连接。 2.2 配置远程解析器 ...
第一步:下载 Ollama 首先,直接去 Ollama 的官网页面 Ollama Windows 页面(https://ollama.com/download/windows) 下载 Windows 版本的安装包。点击下载,拿到.exe文件就OK了~ 第二步:安装 Ollama 下载好了?打开你的下载文件夹,双击刚刚下好的OllamaSetup.exe文件。
如果pull大模型失败,不妨在docker里面把open-webui和ollama都停止再启动,然后再试试pull。 8、拉取模型后,选取一个模型,就可以与智能体对话了。 webui-user.bat启动stable-diffusion-webui报错:RuntimeError: Torch is not able to use GPU,AIGC,Python-CSDN博客文章浏览阅读62次。webui-user.bat启动stable-dif...
init-ollama.bat 10、启动服务 set OLLAMA_NUM_GPU=999 set no_proxy=localhost,127.0.0.1 set ZES_ENABLE_SYSMAN=1 call "C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\setvars.bat" set OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve 运行后该窗口不要关闭。
跑起来不算快,和我阅读速度差不多,对这套硬件来说挺吃力的。GPU没怎么跑,似乎主要是cpu在发力吃到60%占用率 部署ollama 安装ollama客户端 && 选择模型# 首先去Download Ollama on Windows下载ollama的windows版本,安装包非常大,基本上700-800M 在有网络的电脑上安装,然后在Ollama这里找到需要的模型,例如这里我...
在大模型停止后想要启动它,只需要输入: ollama run 你大模型的名字 至此,你已经完成了ollama的安装并且运行了一个本地大模型,你可以通过观察在与模型对话时,windows的任务管理器中的资源占用来判断ollama使用了你的GPU还是CPU来运行大模型。那么,请尽情体验你的大模型吧!