ollama 使用 nvidia gpu
时间: 2025-02-18 07:43:38 浏览: 140
### 配置NVIDIA GPU用于Ollama
#### 确认硬件和软件环境
确保所使用的Nvidia GPU具备至少5.0版本的计算能力[^2]。对于希望利用GPU加速来运行Ollama的应用程序而言,首要条件是确认计算机上已经正确安装了最新的GPU驱动以及CUDA工具包[^1]。
#### 安装必要的组件
为了使Docker容器能够访问并充分利用NVIDIA GPU资源,在Linux环境中(如CentOS),可以通过如下命令序列完成NVIDIA容器镜像及相关工具集的部署:
```bash
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | \
sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
sudo yum-config-manager --enable nvidia-container-toolkit-experimental
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
```
上述脚本会向系统添加官方源地址,并启用实验性质的支持选项,最后一步则是实际下载并安装所需的套件[^3]。
#### 启动带有GPU支持的Ollama服务
一旦完成了前期准备工作之后,便可以在启动Ollama实例的时候通过指定参数让其知晓存在可用的GPU设备。通常情况下这涉及到修改默认的服务启动指令或是配置文件中的相应部分,使其包含对`--gpus all`这样的标志位调用来指示Docker引擎尽可能多地分配给定的任务到图形处理器上去执行。
```json
{
"deploy": {
"resources": {
"reservations": {
"devices": [
{
"capabilities": [["gpu"]]
}
]
}
}
}
}
```
这段JSON片段展示了如何在一个更复杂的场景下定义资源预留策略,特别是当涉及多个容器编排平台时可能需要用到这种方式来精确控制哪些工作负载应该被指派至特定类型的物理硬件之上。
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