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ollama gpu使用率低

时间: 2025-02-20 19:59:46 浏览: 538

### 提高Ollama框架下GPU利用率的方法为了提升Ollama框架下的GPU利用率，可以考虑调整模型加载到GPU中的层数量以及优化内存管理机制。通过合理配置这些参数，能够显著改善资源利用效率。 #### 调整模型分片策略当使用ollama框架时，可以通过设定特定参数控制模型各部分是否加载至GPU中。对于大型语言模型而言，适当增加分配给GPU处理的网络层数量有助于充分利用其计算能力[^2]。 ```json { "model": "llama3:8b", "device_map": { "cpu": ["layer_0", ..., "layer_n"], "gpu": ["layer_m", ..., "last_layer"] } } ``` 在此基础上，建议依据实际硬件条件测试不同划分方案的效果，找到最优解以平衡性能与功耗之间的关系。 #### 应用高效注意力机制引入诸如FlashAttention之类的技术手段，在不牺牲速度的前提下减少显存占用并加快推理过程。这不仅有利于缓解因数据交换带来的瓶颈问题，还间接促进了整体系统的流畅度和响应时间[^1]。 ```python from flash_attention import FlashAttentionLayer # 替换原有attention layer为flash attention实现 for module in model.modules(): if isinstance(module, OriginalAttentionLayer): new_module = FlashAttentionLayer() # 复制权重和其他必要属性... setattr(model, name_of_attribute, new_module) ``` 此外，确保所使用的版本支持此类特性，并按照官方文档指导完成相应修改工作。

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