ollama deepseek 启用 nvidia
时间: 2025-04-18 08:45:36 浏览: 24
### 启用NVIDIA支持以使用Ollama DeepSeek
为了在Ollama DeepSeek中启用NVIDIA支持,确保能够利用GPU加速性能,需要完成几个关键设置。这些步骤涉及安装必要的软件包以及配置环境。
#### 安装CUDA Toolkit
对于Windows操作系统而言,在本地部署DeepSeek-R1并实现GPU加速功能前,必须先安装适合操作系统的CUDA Toolkit版本[^2]。这一步骤至关重要,因为后续依赖项均基于此工具集构建。建议选择适用于当前操作系统的稳定版CUDA,并采用local类型的安装方式来减少潜在冲突。安装过程可能要求创建或登录NVIDIA账户,完成后记得重启计算机以便新驱动程序生效。
#### 配置NVIDIA Container Toolkit
一旦具备了合适的CUDA环境,则应继续安装NVIDIA Container Toolkit,这是为了让容器化应用能识别到主机上的GPU资源[^1]。通过命令行执行如下指令可以简化这一流程:
```bash
docker pull nvidia/cuda:11.7.0-base-ubuntu20.04
```
上述命令会拉取一个预配置好的Ubuntu镜像作为基础层,其中包含了匹配的CUDA库文件和其他必要组件。之后可以根据官方文档进一步调整具体参数满足项目需求。
#### 设置Docker服务选项
为了让Docker守护进程自动加载nvidia-container-toolkit模块,编辑`/etc/docker/daemon.json`文件加入以下内容:
```json
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
```
保存更改后重新启动Docker服务使得修改立即生效。
#### 使用带有GPU支持的Docker镜像运行Ollama DeepSeek
最后,在启动包含DeepSeek模型的应用时指定使用具有GPU能力的基础映像,并传递相应的标志位告知系统开启硬件加速特性。例如:
```bash
docker run --gpus all -it ollama/deepseek-r1
```
这条命令告诉Docker引擎分配所有可用的GPU给目标容器实例,从而允许内部应用程序充分利用图形处理单元带来的计算优势。
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