linux 中ollama本地部署让模型跑在gpu上
时间: 2025-06-20 10:55:39 浏览: 41
### Ollama GPU 部署教程
要在 Linux 中将 Ollama 模型部署到 GPU 上运行,需要满足一些特定条件以及完成额外的配置。以下是详细的说明:
#### 系统需求与环境准备
为了支持 GPU 加速,Ollama 的运行依赖于 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 库的支持。因此,在开始之前,请确认以下几点已准备好:
- 安装了兼容版本的 NVIDIA 显卡驱动程序。
- 已安装最新版的 NVIDIA CUDA Toolkit[^1]。
- 已安装 cuDNN 库以优化深度学习计算性能。
可以通过以下命令验证显卡驱动是否正常工作并查看其版本号:
```bash
nvidia-smi
```
如果未检测到任何设备或者显示错误,则需重新检查硬件连接情况或更新驱动至推荐版本。
#### 下载与安装OLLAMA软件包
按照官方文档指引执行如下操作来获取最新的二进制文件并将其放置在系统路径下以便全局调用:
```bash
curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
sudo tar -C /usr/local/bin -xzf ollama-linux-amd64.tgz --strip-components=1
chmod +x /usr/local/bin/ollama
```
上述脚本会自动提取所需组件并将它们移动到适当位置同时赋予可执行权限给`ollama`命令工具[^2].
注意这里我们修改默认目标目录为/usr/local/bin而不是原始例子中的/usr,这是遵循Unix标准惯例的做法.
#### 启动服务前设置参数启用GPU加速功能
编辑~/.profile 或 ~/.bashrc 文件加入下面这行定义变量指向本地NVIDIA平台库所在绝对地址:
```shell script
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
```
此更改允许应用程序访问必要的图形处理单元资源从而实现更高效的推理过程.
接着可以尝试启动daemon进程测试当前状况下的表现效果:
```bash
ollama serve &
```
此时应该能够看到日志消息表明成功绑定监听端口等待客户端请求到来;如果没有报错提示则证明基础框架搭建完毕可供后续开发人员进一步集成扩展应用逻辑.
#### 使用示例代码片段展示交互方式
假设已经加载好预训练好的LLM模型实例名叫做my_model ,那么就可以通过POST HTTP API接口发送JSON格式数据发起对话交流啦!比如利用Python编写简单的小程序模拟整个流程如下所示:
```python
import requests
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
data = {"model":"my_model","prompt":"你好呀!"}
response = requests.post(url,json=data).json()
print(response['content'])
```
以上就是关于如何在Linux环境下针对Ollama项目实施完整的gpu部署方案介绍全文结束!
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