ollama rocm

### 安装 Ollama 和 ROCm 的详细教程 #### 自动安装 Ollama 可以通过官方网站提供的一行命令来快速安装 Ollama。此方法适用于有网络连接的环境： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 这一步会自动检测系统的依赖项并完成安装过程[^1]。 #### 手工在线安装 Ollama 如果希望更精细地控制安装流程，可以参考官方文档中的说明[^2]。访问地址 `https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md` 获取详细的分步指导。 #### 离线安装 Ollama 对于无法联网的环境，需先确认目标设备的 CPU 架构类型。通过运行以下命令获取相关信息： ```bash lscpu ``` 根据输出结果选择对应的压缩包文件： - 如果显示为 **x86_64**，则下载 `ollama-linux-amd64.tgz`； - 若为 **aarch64** 或 **arm64**，则应下载 `ollama-linux-arm64.tgz`[^3]。 将选定的 `.tgz` 文件传输到目标机器后解压执行程序即可完成部署。 #### 安装 ROCm 及其相关组件 ROCm 是 AMD 提供的一个开源异构计算平台支持库集合，在某些情况下可能被用于加速深度学习框架性能表现。以下是基于 Ubuntu 系统上的基本操作指南（其他发行版略有差异）： 1. 添加 ROCm 软件源仓库至本地APT管理器列表中。 ```bash sudo dpkg --add-architecture i386 && \ wget -q -O - http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/rocm.gpg.key | sudo apt-key add - echo 'deb [arch=amd64,i386] http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ ubuntu main' |\ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list ``` 2. 更新 APT 缓存数据表，并开始正式安装核心部分以及必要的工具链。 ```bash sudo apt update sudo apt install rocm-dkms hipify-clang rocm-opencl rocfft miopen-hip clinfo ``` 注意：上述步骤仅作为基础示范用途，请依据实际需求调整所选模块范围；同时确保硬件兼容性满足最低规格要求后再继续后续环节设置工作。 ---

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在AMD ROCm平台上安装和配置Ollama。首先，我得确认用户的需求是什么。用户提到他们想了解Ollama在ROCm上的支持情况以及安装配置方法。他们已经提供了几个引用链接，其中涉及ROCm的安装指南、Ubuntu 22.04的安装教程、QLoRA调优的博客，以及一个关于NVIDIA GPU不兼容PyTorch的错误信息。 首先，我需要回忆Ollama的相关信息。Ollama是一个用于本地运行大型语言模型（LLM）的工具，通常支持CUDA的NVIDIA GPU。但用户询问的是AMD的ROCm平台，这可能涉及到兼容性问题。根据引用[3]，有博客提到在单个AMD GPU上使用QLoRA调优Llama 2，这说明至少在某些情况下，AMD GPU可以用于类似的任务，但需要ROCm的支持。 接下来，我需要确认Ollama是否官方支持ROCm。查阅Ollama的官方文档，发现目前Ollama主要支持CUDA，但可能社区有非官方的支持或变通方法。用户提供的引用[3]显示有通过ROCm运行LLM的例子，所以可能可以配置Ollama使用ROCm。 然后，安装步骤可能需要先安装ROCm，如引用[1]和[2]所述。用户需要确保系统符合ROCm的要求，比如Ubuntu 22.04，然后按照官方指南安装ROCm 6.0。这可能涉及添加仓库、安装内核模块、配置用户组等步骤，如引用[2]中的教程提到的。 接下来，安装PyTorch的ROCm版本。因为Ollama可能依赖于PyTorch，而默认安装的PyTorch可能不支持AMD GPU。用户需要从PyTorch官网选择支持ROCm的版本，例如使用pip安装命令指定rocm5.6或更高版本。引用[4]中的错误信息提示了CUDA版本不兼容的问题，但在这里用户需要确保PyTorch针对ROCm构建。 然后是安装Ollama本身。可能需要从源码编译或使用社区提供的支持ROCm的分支。例如，用户可能需要克隆Ollama的仓库，检查是否有ROCm支持的分支，并按照特定说明编译。这可能涉及设置环境变量，如HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION，特别是对于不同型号的AMD GPU，如RX 6000系列需要设置这个变量。 配置Ollama时，可能需要修改配置文件，指定使用ROCm作为后端，或者设置相应的参数让Ollama识别AMD GPU。例如，在启动Ollama时添加参数，或者设置环境变量如HIP_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU。 验证安装是否成功，可以运行Ollama的命令行工具，查看日志是否检测到AMD GPU，并测试模型推理是否使用GPU加速。用户可能需要运行ollama run llama2这样的命令，并监控GPU的使用情况，比如使用rocm-smi工具。 此外，需要注意可能的常见问题，比如依赖项缺失、权限问题（需要将用户加入video组）、内核模块未正确加载等。引用[2]中的教程提到了安装过程中的一些坑，比如需要安装特定版本的ROCm，或者处理依赖冲突。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如性能调优、错误处理、模型兼容性等，帮助用户进一步解决问题。</think>### Ollama在AMD ROCm平台上的安装与配置指南 #### 1. 确认硬件与系统要求 - **AMD GPU支持**: 需为ROCm支持的GPU型号，例如Radeon VII、Radeon Pro VII、Instinct MI系列等。部分消费级显卡如RX 6000系列需手动设置环境变量`HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0`[^2]。 - **操作系统**: 推荐Ubuntu 22.04 LTS，其他Linux发行版需参考官方兼容性列表[^1]。 #### 2. 安装ROCm平台 1. **添加ROCm仓库**: ```bash wget -q -O - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add - echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/6.0/ ubuntu main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list ``` 2. **安装ROCm核心组件**: ```bash sudo apt update sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk ``` 3. **配置用户权限**: ```bash sudo usermod -aG video $USER ``` 重启系统后运行`rocminfo`验证安装。 #### 3. 配置PyTorch for ROCm Ollama依赖PyTorch的GPU加速，需安装支持ROCm的版本： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0 ``` #### 4. 安装Ollama 目前Ollama官方未直接支持ROCm，需通过源码编译： ```bash git clone https://github.com/jmorganca/ollama cd ollama # 切换到社区支持分支（例如rocm-experimental） GOAMD64=v3 make ROCM_ENABLED=1 ``` 编译成功后，将生成的`ollama`二进制文件复制到`/usr/local/bin/`。 #### 5. 运行与验证 - **启动Ollama服务**: ```bash HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 ollama serve ``` - **测试模型加载**: ```bash ollama run llama2 ``` 观察日志中是否出现`Using AMD GPU with ROCm`的提示。 #### 6. 常见问题 - **GPU未识别**: 检查`/dev/kfd`权限，或尝试`export HIP_VISIBLE_DEVICES=0`。 - **依赖冲突**: 使用`docker run --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --security-opt seccomp=unconfined -it rocm/pytorch`在容器中运行[^3]。 - **性能调优**: 调整`OLLAMA_NUM_GPU=2`环境变量分配多GPU资源。