ollama如何只使用CPU
时间: 2025-01-21 14:54:54 浏览: 771
### 如何配置 Ollama 仅使用 CPU 运行
#### 安装 Ollama
为了使计算机能够利用 Ollama 来运行大型模型，首先需要安装此工具。可以通过 Homebrew 在 macOS 上轻松完成这一操作：
```bash
brew install ollama
```
验证安装是否成功的命令为 `ollama --help`，如果显示的是命令的帮助信息，则表明安装已经顺利完成[^4]。
#### 启动服务端
启动 Ollama 的服务端是必要的一步，这会使得后续的操作得以正常进行。默认情况下，该服务会在 11434 端口上监听请求，并将模型文件存储于用户的主目录下的 `.ollama` 文件夹内：
```bash
ollama serve
```
#### 使用量化后的模型减少计算需求
对于希望仅仅依赖 CPU 而不涉及 GPU 加速的情况来说，选择合适的预训练模型版本至关重要。Ollama 支持特定优化过的、适合 CPU 执行的量化模型，这类模型经过特别处理以降低运算强度并提高效率。例如，“Qwen2”的小型变体即是一个不错的选择。
#### 运行首个模型实例
当一切准备就绪之后，可以尝试加载并测试一个小规模的语言模型来确认环境搭建无误。下面这条指令将会下载一个适用于对话场景的小型化 Qwen2 模型，并立即开始交互式的聊天体验：
```bash
ollama run qwen2.5:0.5b-instruct
```
上述过程中，默认设置均针对 CPU 计算进行了调整，无需额外指定参数即可确保程序在仅有 CPU 的环境中顺利运作。
相关问题
ollama现在使用CPU资源
### 如何查看 Ollama 当前的 CPU 使用情况
为了获取 Ollama 的当前 CPU 资源使用状态，可以利用 Linux 提供的各种工具来监控进程资源消耗。以下是几种常用方法：
#### 方法一：通过 `top` 或 `htop` 查看
`top` 是一个实时显示系统中各个进程资源占用情况的工具。可以通过以下方式找到 Ollama 进程及其 CPU 占用率：
```bash
top -b -n 1 | grep ollama
```
此命令会一次性输出当前系统的进程列表，并筛选出名称包含 “ollama” 的进程以及其对应的 CPU 使用百分比[^3]。
对于更友好的交互界面，也可以安装并使用 `htop` 工具：
```bash
sudo apt install htop # 如果尚未安装 htop，则需先执行这一步
htop # 启动 htop 幝面化程序管理器
```
在 `htop` 中可以直接搜索 Ollama 相关进程，并观察其实时 CPU 和内存使用情况[^4]。
#### 方法二：借助 `ps` 命令查询具体数值
另一种精确的方法是使用 `ps` 命令配合过滤条件定位到具体的 Ollama 进程 ID (PID)，再提取该 PID 对应的 CPU 利用数据：
```bash
ps aux --sort=-%cpu | grep 'ollama'
```
上述指令按照 CPU 使用量降序排列所有进程，随后查找与 Ollama 关联的内容。其中 `%CPU` 字段即表示目标进程中实际耗费了多少比例的核心计算能力[^5]。
#### 方法三：采用专用性能分析软件 Perf 或 Sar
Perf 是一款强大的性能剖析工具集；而 Sysstat 包含 sar 等实用子组件能够记录历史统计资料以便长期趋势评估。例如下面展示的是如何运用 perf record 来捕捉一段时间内的热点函数调用链路图谱：
```bash
sudo perf record -F 99 -a -g -- sleep 60; sudo perf report;
```
这里设置采样频率为每秒约一百次持续六十秒钟收集样本点位信息之后生成报告文件用于后续深入解析[^6]。
另外还可以定期采集日志便于回溯诊断问题所在时刻的确切表现特征：
```bash
sar -u ALL 2 > cpu_usage_ollama.log &
```
这条语句每隔两秒钟就向指定文档追加一次关于整体处理器负载水平的数据条目直到手动终止后台作业为止[^7]。
综上所述，以上介绍了几种不同的技术手段帮助我们掌握正在运行中的 Ollama 应用实例到底占用了多少主机上的中央处理单元份额。
docke运行ollama同时使用CPU和GPU
Docker可以让你在容器中运行应用程序，包括像OLLAMA这样的工具。OLLAMA通常用于高性能计算（HPC）和科学计算，它可能需要利用到GPU资源进行并行处理加速。为了在Docker容器中同时使用CPU和GPU，你需要遵循以下步骤：
1. **选择支持GPU的镜像**：确保你使用的Dockerfile或docker-compose文件基于一个支持GPU的Linux发行版，如NVIDIA的nvidia/cuda Docker映像。
2. **安装必要的库**：在Dockerfile中添加安装CUDA、cuDNN等GPU相关库的命令，以便OLLAMA能够访问GPU。
3. **挂载设备权限**：在运行容器时，使用`--device`或`-v`选项将主机的GPU设备挂载到容器内，允许OLLAMA读写。
4. **启用GPU support**：在容器启动时，可能需要设置环境变量或配置文件以告诉Docker和OLLAMA如何使用GPU，例如在NVIDIA GPU上设置` NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all`。
5. **配置OLLAMA**：如果OLLAMA本身不直接支持GPU，可能需要额外配置或修改它的配置文件，使其能识别并利用GPU。
示例命令可能如下：
```sh
docker run -it --gpus all -v /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --name ollama_container nvidia/cuda your_ollama_image:tag bash
```
这里假设`/dev/nvidia0`是你的GPU设备，`your_ollama_image:tag`是OLLAMA的Docker镜像标签。
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### SOA设计原则
1. **服务导向架构(SOA)基础**：
- SOA是一种设计原则，它将业务操作封装为可以重用的服务。
- 服务是独立的、松耦合的业务功能，可以在不同的应用程序中复用。
2. **服务设计**：
- 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。
- 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。
3. **服务重用**：
- 服务设计的目的是为了重用，需要识别出业务领域中可重用的功能单元。
- 通过重用现有的服务，可以降低开发成本，缩短开发时间，并提高系统的整体效率。
4. **服务的独立性与自治性**：
- 服务需要在技术上是独立的，使得它们能够自主地运行和被管理。
- 自治性意味着服务能够独立于其他服务的存在和状态进行更新和维护。
5. **服务的可组合性**：
- SOA强调服务的组合性，这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。
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6. **服务的无状态性**：
- 在设计服务时，最好让服务保持无状态，以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。
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7. **服务的可发现性**：
- 设计服务时，必须考虑服务的发现机制，以便服务消费者可以找到所需的服务。
- 通常通过服务注册中心来实现服务的动态发现和绑定。
8. **服务的标准化和协议**：
- 服务应该基于开放标准构建，确保不同系统和服务之间能够交互。
- 服务之间交互所使用的协议应该广泛接受，如SOAP、REST等。
9. **服务的可治理性**：
- 设计服务时还需要考虑服务的管理与监控，确保服务的质量和性能。
- 需要有机制来跟踪服务使用情况、服务变更管理以及服务质量保障。
10. **服务的业务与技术视角**：
- 服务设计应该同时考虑业务和技术的视角，确保服务既满足业务需求也具备技术可行性。
- 业务规则和逻辑应该与服务实现逻辑分离，以保证业务的灵活性和可维护性。
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1. **变更管理**：
- 实施SOA时需要考虑到如何管理和适应快速变更。
- 必须建立适当的变更控制流程来管理和批准服务的更改。
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