ollama总是调用cpu
时间: 2025-03-20 20:24:52 浏览: 71
### 如何让 Ollama 使用 GPU 加速
为了使 Ollama 利用 GPU 进行加速,可以按照以下方式调整 Docker 命令并确保环境满足必要的条件。
#### 1. 确认硬件支持
首先,确认目标机器具备 NVIDIA 或其他兼容的 GPU 设备,并已安装相应的驱动程序以及 CUDA 工具包。对于 NVIDIA 显卡而言,推荐版本应至少为 CUDA 11.x 或更高[^3]。
#### 2. 安装 nvidia-container-toolkit
为了让 Docker 能够识别并分配 GPU 给容器使用,需先设置好 `nvidia-container-toolkit` 插件。以下是具体操作:
```bash
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
```
完成上述步骤之后,可以通过执行下面这条命令验证插件是否正常工作:
```bash
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
```
如果一切顺利,则会显示当前系统的 GPU 信息;否则需要排查相关依赖项缺失情况[^2]。
#### 3. 修改启动参数以启用GPU资源
当准备工作完成后,在实际运行 Open WebUI 的时候就需要指定额外选项来告知其充分利用可用图形处理器的能力。这里给出一个典型的例子作为参考:
```bash
docker run -d \
-p 3000:8080 \
--gpus=all \
-v ollama:/root/.ollama \
-v open-webui:/app/backend/data \
--name open-webui \
--restart always \
ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama
```
此脚本中的关键部分在于加入了 `--gpus=all` 参数,它告诉Docker引擎将主机上的所有GPU都暴露给新创建出来的容器实例访问。
另外值得注意的是,虽然理论上讲只要存在足够的计算能力就可以加载任意规模大小的语言模型,但实际上由于内存占用等因素限制,某些特别庞大的预训练权重文件可能仍然无法直接部署到单张消费级显卡之上。例如 DeepSeek 提供的最大变体(671B MoE Model),即便采用最先进的 Hopper 架构产品线构建集群也难以单独支撑起整个推理流程所需的空间需求[^4]。
因此建议用户依据自身实际情况合理规划选型策略,必要时考虑分布式架构或者云服务平台所提供的弹性扩展服务选项。
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