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centos操作系统ollama服务%cpu100,服务器的cpu利用率%cpu:3.3。怎么优化服务cpu占比

时间: 2025-03-02 14:15:30 浏览: 386
### 优化CentOS上Ollama服务导致的高CPU使用率 #### 调整进程优先级 当单个服务占用了过多的 CPU 时间,可以考虑调整该进程的调度优先级。通过 `nice` 和 `renice` 命令来降低 Ollama 进程的优先级,从而减少其对其他重要任务的影响[^1]。 ```bash # 查找ollama进程ID ps aux | grep ollama # 将指定PID(假设为1234)设置较低优先级(-n参数后的数值越大越低) sudo renice -n 10 -p 1234 ``` #### 配置cgroups限制资源分配 利用控制组 (Control Groups, cgroups),能够精确管理并限定特定应用程序所能使用的硬件资源量。对于 CentOS 来说,在 `/etc/cgconfig.conf` 文件里定义好相应的配置项即可实现这一目标。 ```bash # 编辑cgconfig文件添加如下内容 cat <<EOT >> /etc/cgconfig.conf group limit_cpu { cpu { cpu.shares = "512"; # 设置相对权重,默认值为1024 } } EOT # 创建对应的子系统目录结构并将ollama加入其中 sudo cgcreate -g cpu:/limit_cpu sudo cgclassify -g cpu:/limit_cpu $(pgrep -f ollama) # 启动/重启cgred服务使更改生效 systemctl start cgred.service || systemctl restart cgred.service ``` #### 修改内核参数提升性能表现 适当调节一些 Linux 内核级别的选项有助于改善程序执行效率,比如增大 TCP/IP 协议栈缓冲区大小、开启透明大页支持等措施均能起到一定作用。 ```bash # 开启透明大页面特性以提高内存访问速度 echo always > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled # 提升网络吞吐能力 sysctl -w net.core.rmem_max=8388608 sysctl -w net.core.wmem_max=8388608 ``` #### 应用层面调优建议 除了上述操作系统级别上的改进之外,针对 DeepSeek-R1:7B 大规模预训练模型本身也存在诸多可优化之处: - **量化处理**:采用 INT8 或者混合精度浮点数代替 FP32 数据类型存储神经元权值; - **批处理机制**:增加推理批次尺寸(batch size),使得每次计算都能充分利用多核心优势; - **异步I/O操作**:尽可能多地把磁盘读写动作放到后台线程完成,避免阻塞主线程工作流;
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