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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