2025/04/19 20:05:47 routes.go:1187: INFO server config env="map[CUDA_VISIBLE_DEVICES: GPU_DEVICE_ORDINAL: HIP_VISIBLE_DEVICES: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION:10.3.0 HTTPS_PROXY: HTTP_PROXY: NO_PROXY: OLLAMA_DEBUG:false OLLAMA_FLASH_ATTENTION:false OLLAMA_GPU_OVERHEAD:0 OLLAMA_HOST:http://127.0.0.1:11434 OLLAMA_INTEL_GPU:false OLLAMA_KEEP_ALIVE:5m0s OLLAMA_KV_CACHE_TYPE: OLLAMA_LLM_LIBRARY: OLLAMA_LOAD_TIMEOUT:5m0s OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS:0 OLLAMA_MAX_QUEUE:512 OLLAMA_MODELS:C:\\Users\\asus\\.ollama\\models OLLAMA_MULTIUSER_CACHE:false OLLAMA_NOHISTORY:false OLLAMA_NOPRUNE:false OLLAMA_NUM_PARALLEL:0 OLLAMA_ORIGINS:[http://localhost https://localhost http://localhost:* https://localhost:* http://127.0.0.1 https://127.0.0.1 http://127.0.0.1:* https://127.0.0.1:* http://0.0.0.0 https://0.0.0.0 http://0.0.0.0:* https://0.0.0.0:* app://* file://* tauri://* vscode-webview://*] OLLAMA_SCHED_SPREAD:false ROCR_VISIBLE_DEVICES:]" time=2025-04-19T20:05:47.011+08:00 level=INFO source=images.go:432 msg=

<think>嗯，用户现在想了解在特定的服务器配置和环境变量下如何使用模型，特别是提到了CUDA_VISIBLE_DEVICES和OLLAMA_HOST这些变量。首先，我需要回顾之前的对话，看看之前有没有相关的信息可以提供参考。之前的回答里提到了模型选择、约束融合、工具链集成，还有验证优化方法，但用户现在的问题更具体到环境配置。 用户提到了引用[1]里的CUDA驱动错误处理，这可能涉及到GPU资源的分配和错误处理。需要解释如何通过环境变量来管理GPU，比如CUDA_VISIBLE_DEVICES，这个变量可以控制哪些GPU对程序可见，避免资源冲突。另外，引用[2]里提到了ChatGLM-6B和duckduckgo_search结合解决实时性问题，这可能涉及到分布式部署或模型服务配置，这时候OLLAMA_HOST这样的环境变量可能会用于指定服务的主机地址。 接下来，用户的具体问题是如何在给定的服务器配置下使用模型，可能需要分步骤说明环境变量的设置，比如在单卡、多卡情况下的不同配置，以及如何结合具体的模型框架（如PyTorch或TensorFlow）来使用这些变量。还要考虑OLLAMA_HOST的设置，可能涉及到服务部署时的网络配置，比如绑定特定IP和端口，确保模型服务可以被正确访问。 另外，用户可能关心的是如何验证环境变量是否生效，比如通过代码示例检查可见的GPU设备，或者测试OLLAMA_HOST是否配置正确。此外，可能需要提到常见问题，比如CUDA驱动错误如何处理，如何避免显存不足，或者多任务下的资源竞争问题，这些都可以引用之前提到的CUDA错误处理机制。 还需要注意用户可能是在多任务或分布式环境下使用模型，这时候环境变量的管理尤为重要，比如在Docker容器中设置这些变量，或者在启动脚本中动态配置。同时，结合之前的工具链集成，比如LangChain的代理决策流程，可能需要环境变量来连接不同的服务组件。 最后，用户可能需要一些实际的应用案例，比如在特定GPU配置下训练模型，或者部署模型服务时如何设置OLLAMA_HOST，确保其他服务能够正确调用。这时候给出具体的代码示例和命令会很有帮助，比如使用nvidia-smi检查GPU状态，或者用curl测试服务是否可达。 总之，需要结构清晰地分步骤讲解环境变量的设置方法，结合具体框架和工具的使用，提供验证方法和常见问题解决方案，并给出实际案例帮助用户理解。同时，确保引用之前的回答内容，比如模型选择时的参数空间限制，或者资源监控的方法，来保持回答的一致性。</think>### 在特定服务器配置下使用模型的系统方法 #### 一、GPU资源配置（基于引用[1]） **1. CUDA设备隔离与控制** ```bash # 仅允许使用索引为0的GPU（适用于单卡场景） export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 多卡并行场景（如需要同时使用0号和1号GPU） export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` **验证方法**： ```python import torch print(f"可见GPU: {torch.cuda.device_count()} 块") # 输出实际可用的GPU数量[^1] # 手动指定设备（需与CUDA_VISIBLE_DEVICES匹配） device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ``` **2. 显存优化策略** ```python # PyTorch显存配置（基于引用[1]错误处理机制） torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8) # 限制单进程显存使用不超过80% torch.backends.cudnn.benchmark = True # 启用cuDNN自动优化 ``` #### 二、分布式服务配置（基于引用[2]） **1. OLLAMA_HOST环境变量** ```bash # 指定模型服务地址（假设服务器IP为192.168.1.100） export OLLAMA_HOST=192.168.1.100:11434 # 验证服务可达性 curl http://$OLLAMA_HOST/api/tags # 应返回已加载模型列表 ``` **2. 多模型并行服务** ```python from langchain.llms import Ollama # 创建两个独立实例指向不同GPU llm_math = Ollama( base_url="http://192.168.1.100:11434", model="llama2-math", temperature=0.3, device="cuda:0" ) llm_code = Ollama( base_url="http://192.168.1.100:11434", model="codellama", temperature=0.7, device="cuda:1" ) ``` #### 三、环境变量组合配置 **典型场景配置模板**： ```bash # GPU资源配置 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 使用前两块GPU export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true # TensorFlow显存动态增长 # 服务网络配置 export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 # 允许所有IP访问 export NCCL_IB_DISABLE=1 # 禁用InfiniBand（适用于某些云服务器） # 性能优化 export OMP_NUM_THREADS=8 # 设置OpenMP线程数 export TORCH_USE_CUDA_DSA=1 # 启用CUDA设备端断言[^1] ``` #### 四、验证与监控 **1. 实时资源监控** ```bash # 查看GPU使用情况（需安装nvidia-smi） watch -n 1 nvidia-smi --query-gpu=index,utilization.gpu,memory.used --format=csv # 输出示例： # 0, 45%, 12034MiB # 1, 12%, 512MiB ``` **2. 环境变量影响测试** ```python import os import subprocess # 检查CUDA设备可见性 print("可见GPU:", os.environ.get("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "未设置")) # 测试OLLAMA服务连通性 result = subprocess.run( ["curl", "-s", f"http://{os.environ['OLLAMA_HOST']}/api/version"], capture_output=True, text=True ) print("服务版本:", result.stdout) ``` #### 五、典型问题解决方案 **问题场景**：CUDA out of memory错误 **解决方法**： 1. 降低批量大小：`batch_size=64 → 32` 2. 启用梯度检查点： ```python from torch.utils.checkpoint import checkpoint class CustomModel(nn.Module): def forward(self, x): return checkpoint(self._forward, x) ``` 3. 使用混合精度训练： ```python scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.float16): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` **问题场景**：多节点通信失败 **解决方法**： ```bash # 设置NCCL网络参数 export NCCL_DEBUG=INFO export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 # 指定网卡名称 export NCCL_IB_HCA=mlx5 # Mellanox设备专用设置 ``` --- ### 相关问题 1. 如何监控多GPU任务的显存使用峰值？ 2. 在容器化部署中如何传递环境变量到模型服务？ 3. 混合精度训练对模型精度的影响如何评估？