ollama 使用 amd gpu加速

Ollama 是一个基于深度学习的图像处理框架，支持使用 AMD GPU 进行加速。具体来说，可以通过安装 AMD ROCm 软件栈来实现 Ollama 在 AMD GPU 上的加速。ROCm 是 AMD 专门为深度学习应用开发的软件栈，其中包括了针对深度学习框架的优化库和工具等。通过在 ROCm 上运行 Ollama，可以获得更快的推理速度和更高的能效比。为了在 ROCm 上运行 Ollama，需要进行以下几个步骤： 1. 安装 ROCm 软件栈，并配置好环境变量。 2. 下载并编译 Ollama，确保编译时开启了 AMD GPU 加速选项。 3. 在代码中指定使用 AMD GPU 进行推理。如果您需要更详细的介绍和指导，请告诉我您需要了解的具体内容，我将尽力为您解答。

DOCKER里的OLLAMA amd显卡gpu加速

<think>嗯，用户想在Docker中配置Ollama来使用AMD GPU加速。我需要先了解Ollama在Docker中的GPU支持情况，尤其是针对AMD的。之前用户提到NVIDIA的配置，用--gpus all参数，但AMD可能不同。首先，Docker对AMD GPU的支持可能需要特定的运行时，比如ROCm。NVIDIA有nvidia-docker，而AMD可能需要配置不同的驱动和容器工具。用户提到引用[3]中拉取Ollama的Docker镜像，但默认可能不支持AMD。接下来，检查Ollama的官方文档是否支持AMD GPU。如果支持，可能需要特定的Docker命令或镜像标签。用户提到引用[2]中说即使检测到显卡，程序也没调用，可能缺少相关驱动或配置。然后，步骤应该是安装ROCm驱动，配置Docker使用ROCm运行时，拉取支持AMD的Ollama镜像，运行容器时挂载设备。可能需要安装rocm-smi之类的工具验证。还要注意用户系统是否兼容ROCm版本，比如Ubuntu版本，内核版本等。如果用户是Linux，可能需要配置用户组，权限，比如添加到video或render组。最后，测试容器内是否识别AMD GPU，运行相关命令检查日志。如果问题依旧，可能需要查看Ollama的日志或社区支持。用户的问题可能涉及Docker配置、驱动安装和Ollama的兼容性，需要分步排查。</think>### 分步解决方案：在Docker中配置Ollama实现AMD GPU加速 #### 步骤1：确认系统环境支持 - **检查AMD显卡驱动**：确保已安装官方ROCm驱动（需5.0以上版本），使用命令`rocm-smi`验证驱动状态[^1] - **确认Docker版本**：需Docker 19.03+，支持`--device`参数挂载设备 ```bash docker --version ``` #### 步骤2：安装ROCm容器运行时 ```bash # 添加ROCm仓库 curl -sL http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/rocm.gpg.key | sudo apt-key add - echo 'deb [arch=amd64] http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ ubuntu main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list # 安装ROCm运行时 sudo apt update sudo apt install rocm-llvm rocm-dev rocm-libs rccl ``` #### 步骤3：配置Docker守护进程 ```bash # 创建/etc/docker/daemon.json { "runtimes": { "rocm": { "path": "/usr/bin/amdgpu-docker", "runtimeArgs": [] } } } # 重启Docker服务 sudo systemctl restart docker ``` #### 步骤4：运行Ollama容器 ```bash # 拉取支持ROCm的镜像（需确认Ollama官方是否提供） docker pull ollama/ollama:rocm # 运行容器时挂载设备 docker run --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt seccomp=unconfined -p 11434:11434 ollama/ollama:rocm ``` #### 步骤5：验证GPU调用 ```bash # 进入容器执行测试 docker exec -it <container_id> bash ollama run llama2 # 观察日志是否显示"Using AMD GPU acceleration" ``` ### 关键配置说明 1. **设备挂载**：`--device=/dev/kfd`挂载内核融合驱动，`/dev/dri`挂载图形设备 2. **安全配置**：`seccomp=unconfined`避免权限限制导致GPU访问失败 3. **ROCm兼容性**：需确认显卡型号在ROCm支持列表中（如Radeon VII/Vega系列）

ollama调度amd gpu

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用Ollama调度AMD GPU进行计算。首先，我得确认用户的需求，他们可能想在AMD GPU上运行Ollama，以加速模型推理或训练。接下来，我需要回忆Ollama的相关信息，以及它是否支持AMD的ROCm平台。首先，Ollama默认可能主要支持NVIDIA的CUDA，但AMD GPU可以通过ROCm来支持。根据引用[1]，ROCm可以用来在AMD GPU上训练强化学习模型，这说明ROCm确实支持一些机器学习框架。不过，Ollama是否明确支持ROCm呢？可能需要查阅Ollama的官方文档或社区讨论。接下来，用户提到的是“ollama with amd rocm setup”，所以步骤可能包括安装ROCm驱动、配置Ollama以使用ROCm，以及可能的验证步骤。根据引用[3]，部署LLaMA-Factory模型时涉及到ROCm的使用，可能类似的步骤可以应用到Ollama上。需要确保系统满足ROCm的要求，比如支持的AMD GPU型号（如RX 7900 XTX、Radeon VII等），安装ROCm驱动，并设置相应的环境变量。可能还需要安装依赖库，如HIP和ROCm软件栈。然后，安装Ollama时可能需要从源码构建，并启用ROCm支持，或者使用预编译的版本。此外，用户可能遇到的问题包括驱动兼容性、权限问题（如需要将用户添加到video或render组），以及Ollama是否识别到AMD GPU。需要指导用户如何验证ROCm是否正确安装，比如运行rocminfo命令，并检查Ollama的日志确认是否使用了GPU。最后，生成相关问题时，需要考虑用户可能进一步想知道如何优化性能、处理常见错误，或者与其他框架集成的方法。需要确保引用提供的资料中的信息准确，比如引用[2]提到的GPU调度和同步机制，可能对性能调优有帮助。总结步骤大致是：检查硬件兼容性→安装ROCm驱动→配置环境→安装Ollama（可能需源码编译）→验证使用GPU。需要提醒用户注意版本兼容性，并参考官方文档。如果Ollama官方不支持，可能需要社区解决方案或等待更新。</think>以下是使用Ollama调度AMD GPU的计算方法指南，结合ROCm技术实现加速： ### 一、环境准备 1. **硬件要求** - 确认AMD GPU型号支持ROCm（如Radeon VII、RX 7900 XTX等），完整支持列表见[ROCm官方文档](https://rocm.docs.amd.com/) [^1] - 系统建议使用Ubuntu 22.04或兼容的Linux发行版 2. **安装ROCm驱动** ```bash sudo apt update sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-llvm sudo usermod -aG video $USER # 添加用户到video组 reboot ``` 验证安装： ```bash /opt/rocm/bin/rocminfo # 应显示GPU设备信息 ``` ### 二、Ollama配置 1. **安装Ollama** 通过官方脚本安装（需v0.1.25+版本）： ```bash curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ``` 2. **启用AMD GPU支持** 编辑服务配置文件： ```bash sudo systemctl edit ollama ``` 添加环境变量： ```ini [Service] Environment="HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0" # 对应RX 7900 XTX的gfx1100架构 Environment="HIP_VISIBLE_DEVICES=0" # 指定使用的GPU设备 ``` 3. **验证GPU调用** 启动模型时添加`--gpu`参数： ```bash ollama run llama2 --gpu ``` 查看日志确认GPU使用： ```bash journalctl -u ollama -f # 应出现"Using AMD GPU acceleration"日志 ``` ### 三、性能优化 1. **调整HIP缓存** 在`~/.bashrc`中添加： ```bash export HIP_CACHE_PATH=/opt/ollama/.cache/hip export HIP_FAST_MALLOC=1 ``` 2. **使用量化模型** 优先选择量化版模型减少显存占用： ```bash ollama pull llama2:7b-q4_0 # 4-bit量化版本 ``` 3. **监控工具** 使用`rocm-smi`监控显存和算力利用率： ```bash watch -n 1 rocm-smi ```

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