Window环境ollama调用gpu
时间: 2025-03-02 13:01:20 浏览: 184
要在Windows环境中通过Ollama调用GPU,你需要按照以下几个步骤进行配置:
1. **安装CUDA Toolkit**:首先需要从英伟达(NVIDIA)官网下载并安装适合你显卡型号以及操作系统版本的CUDA工具包。
2. **设置环境变量**:将CUDA bin目录添加到系统的PATH环境变量中,并创建一个新的名为`CUDA_HOME`指向CUDA安装路径的系统变量。
3. **验证安装**:打开命令提示符输入 `nvcc -V` 来检查是否能正确显示已安装的CUDA版本信息。
4. **获取cuDNN库文件**:前往[NVIDIA cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn)页面注册账号后下载对应版本的cudnn library,并将其解压至CUDA Toolkit安装位置下的相应文件夹内(`include`, `lib/x64`)。
5. **调整PyTorch或TensorFlow等框架支持GPU加速**:如果你正在使用的深度学习框架是PyTorch或者TensorFlow的话,则还需要额外确保它们是以能够利用GPU的方式构建出来的。对于pip用户来说可以直接指定带有cuda标签的轮子(wheel),例如:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
6. **编写Python脚本测试Ollama能否识别出GPU设备**:最后可以参考官方文档提供的示例代码片段,在python script里加入类似下面这样的几行来确认程序已经成功连接上了GPU资源。
```python
import ollama as ol
device = "cuda" if ol.cuda_is_available() else "cpu"
print(f"Using device {device}")
```
完成上述所有操作之后应该就可以顺利地让Ollama项目在Windows平台上借助于GPU来进行高效计算了!
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