ollama怎么不用gpu
时间: 2025-02-12 12:18:48 浏览: 236
### 配置Ollama不依赖于GPU
对于希望配置Ollama以完全不利用GPU资源而仅依靠CPU来进行训练或是推理操作的需求,可以通过调整环境变量以及修改模型加载参数实现这一目标。具体来说,在启动程序之前设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量为空字符串能够有效地阻止框架检测并使用任何可用的NVIDIA GPU设备[^2]。
另外,在实例化用于推断或微调工作的Pipeline对象时,指定`device_map='cpu'`作为额外的关键字参数传递给`model_kwargs`选项,从而强制模型被分配至中央处理器上执行计算任务而不是图形处理单元。下面给出了一段Python代码片段展示怎样创建一个基于纯CPU运算的工作流:
```python
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" # Disable all GPUs by setting this environment variable before importing any other libraries.
from transformers import pipeline
pipeline_instance = pipeline(
task="text-generation",
model="meta-llama/Llama-7B",
device=-1,
model_kwargs={
"torch_dtype": "float32",
"offload_folder": "./offload"
}
)
```
通过上述方法可以确保即使是在具备强大显卡硬件的情况下也只采用CPU完成整个工作流程中的所有计算过程。值得注意的是,由于现代深度学习算法通常高度优化了针对GPU架构的操作效率,所以在仅有CPU参与的情形下可能面临显著的速度下降问题;不过这对于不具备合适加速器的小规模应用场景而言仍然是可行的选择之一。
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