ollama启用gpu
时间: 2024-08-25 07:00:16 浏览: 3231
Ollama是一个开源的机器学习模型训练平台,它允许用户轻松地在本地、云端或其他分布式环境中运行深度学习任务。如果你想要利用GPU进行训练,通常在Ollama中,你需要设置相应的环境配置,以便将计算负载分配给GPU。
1. 配置GPU支持:在启动Ollama时,需要确认你的系统已经安装了支持GPU的库(如PyTorch、TensorFlow等),并且你的CUDA和cuDNN版本与所选库兼容。
2. 设置环境变量:在Ollama的工作目录或配置文件中,指定使用GPU,例如通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量为非零值,表示要使用GPU。
3. 使用适当的硬件指令:在创建工作流或运行脚本时,指定模型使用GPU加速的运算,比如在Kubernetes中使用`torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`。
相关问题
windows ollama 启用gpu
### 在 Windows 上为 Ollama 启用 GPU 支持
要在 Windows 平台上为 Ollama 启用 GPU 加速,需遵循特定配置流程。由于 Docker Desktop 是在 Windows 上部署容器化应用的主要方式之一,在此环境中设置 NVIDIA 容器工具包成为必要条件。
#### 配置Docker Desktop以支持NVIDIA GPU
为了使 Docker 能够识别并利用主机上的 GPU 设备,必须先安装适用于 Windows 的 NVIDIA Container Toolkit 和 WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) 版本的支持组件。这一步骤确保了后续操作可以在基于 Linux 的容器内顺利调用 GPU 功能[^1]。
```powershell
wsl --install -d Ubuntu
```
接着通过 PowerShell 或者命令提示符执行上述指令来安装带有默认发行版(Ubuntu)的WSL环境。完成之后重启计算机以便更改生效。
对于 NVIDIA 显卡驱动程序以及 CUDA 工具链,则建议按照官方文档指引进行更新至最新版本,并确认已成功激活 DirectML 插件服务。
#### 设置Docker镜像与卷映射
当准备工作完成后,可以参照如下命令创建一个新的 Docker 容器实例:
```bash
docker pull nvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04
docker tag nvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04 cuda:latest
docker run --gpus all -d -v C:\path\to\your\model:C:\model -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
```
这里假设 `C:\path\to\your\model` 表示本地存储模型文件的位置;而 `-v` 参数用于指定宿主目录同容器内部之间的挂载关系,使得后者能够读取前者的数据资源。
值得注意的是,如果采用第三方管理平台如 1Panel 来简化运维工作流的话,则应调整路径参数匹配实际应用场景下的布局结构,例如 `/opt/1panel/apps/ollama` 可能对应于 Windows 文件系统的某个共享位置[^2]。
最后一步涉及向新建立好的容器发送请求从而加载所需 AI 模型:
```bash
docker exec -it ollama ollama run qwen:7b
```
这条语句会触发名为 "qwen:7b" 的预训练大语言模型被下载到目标节点之上,并准备就绪等待进一步的任务调度安排。
docker部署ollama启用GPU
### 配置Docker以部署Ollama项目并启用GPU支持
为了成功在Docker环境中部署Ollama项目并且利用GPU加速,需遵循一系列特定设置流程。确保已按照先前提及的方法完成WSL2与Ubuntu环境搭建以及弃用Docker Desktop后的Docker安装工作[^2]。
#### 设置NVIDIA容器工具包
对于想要让Docker能够识别和使用主机上的GPU资源来说,安装NVIDIA容器运行时是必不可少的一环。这一步骤允许容器化应用程序访问本地存在的CUDA计算能力。具体操作如下:
1. 更新现有软件包列表,并安装必要的依赖项。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
ca-certificates \
curl \
gnupg \
lsb-release
```
2. 添加NVIDIA GPG密钥及APT仓库地址到系统中。
```bash
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/nvidia.gpg
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
node=ubuntu$(lsb_release -rs)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/nvidia.gpg] https://#' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
```
3. 执行更新命令再次刷新可用软件包索引,随后安装`nvidia-docker2`及其关联组件。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
```
4. 重启Docker服务使更改生效。
```bash
sudo systemctl restart docker
```
此时应该已经具备了基本条件来创建带有GPU功能的支持LLM(大型语言模型)的应用程序镜像。接下来就是针对目标应用的具体构建过程,在此之前建议先验证一下当前环境是否正常运作。
测试方法很简单,只需拉取一个简单的TensorFlow示例镜像并尝试启动它即可:
```bash
docker run --rm --gpus all nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.08-py3
```
如果一切顺利,则证明现在可以在新建立起来的开发平台上继续前进,着手准备实际项目的实施阶段——即引入Ollama源码或者二进制文件至自定义Dockerfile当中去编译打包成最终制品形式发布出去供他人下载试用了[^1]。
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