La personnalisation d'Ollama dans le GPU

Windows (ordinateur)

以下以 Windows 系统为例，介绍如何自定义在 GPU 中运行 Ollama。

Ollama 默认情况下使用 CPU 进行推理。为了获得更快的推理速度，可以配置 Ollama 使用的 GPU。本教程将指导如何在 Windows 系统上设置环境变量，以启用 GPU 加速。

conditions préalables

• 电脑有 NVIDIA 显卡。
• 已安装 NVIDIA 显卡驱动程序，可以使用命令 nvidia-smi 来检查驱动程序是否安装。
• 已安装 CUDA 工具包，可以使用命令 nvcc --version 来检查 CUDA 是否安装。

Conseil

关于 NVIDIA 显卡驱动程序和 CUDA 工具包的安装，可以自行搜索相关教程，本文不再赘述。 如果你的电脑满足上述前提条件，在使用 Ollama 时，是默认使用 GPU 加速的。如果你想指定使用特定的 GPU，可以按照下面的步骤进行设置。

Configuration des variables d'environnement

1. 打开系统环境变量设置
   • 在 Windows 搜索栏中输入 "环境变量"，然后选择 "编辑系统环境变量"。
   • 在弹出的 "系统属性" 窗口中，点击 "高级" 选项卡，然后点击 "环境变量" 按钮。
2. 创建 OLLAMA_GPU_LAYER 变量
   • 在 "系统变量" 区域，点击 "新建" 按钮。
   • 在 "新建系统变量" 对话框中，输入以下信息：
     • 变量名： OLLAMA_GPU_LAYER
     • 变量值： cuda (这将告诉 Ollama 使用 CUDA 进行 GPU 加速)
   • 点击 "确定" 保存变量。

   

3. (可选) 指定使用的 GPU
   • 如果你的系统有多个 GPU，并且你想指定 Ollama 使用特定的 GPU，可以设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES Variables d'environnement.
   • 查找 GPU 的 UUID： 强烈建议使用 UUID 而不是编号，因为编号可能会因为驱动更新或系统重启而发生变化。
     • 打开命令提示符或 PowerShell。
     • Exécuter la commande :nvidia-smi -L
     • 在输出中，找到想要使用的 GPU 的 "UUID" 值。 例如：GPU 00000000:01:00.0 下面的 UUID : GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.

     

   • 创建 CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量：
     • 在 "系统变量" 区域，点击 "新建" 按钮。
     • 在 "新建系统变量" 对话框中，输入以下信息：
       • 变量名： CUDA_VISIBLE_DEVICES
       • 变量值： 找到的 GPU 的 UUID。 例如：GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
     • 点击 "确定" 保存变量。

重要： 为了使环境变量生效， 重新启动 Ollama 运行的终端或应用程序 .

验证 GPU 加速是否生效：

1. 打开命令提示符。
2. 运行 Ollama。 例如： ollama run deepseek-r1:1.5b
3. 新开一个命令提示符窗口，使用 ollama ps 命令查看 Ollama 运行的进程。

Linux

以下以 Linux 系统为例，介绍如何自定义在 GPU 中运行 Ollama。

1. établir ollama_gpu_selector.sh 脚本文件，内容如下：

#!/bin/bash

# Validate input
validate_input(){
if[[! $1 =~^[0-4](,[0-4])*$ ]];then
echo "Error: Invalid input. Please enter numbers between 0 and 4, separated by commas."
exit1
fi
}

# Update the service file with CUDA_VISIBLE_DEVICES values
update_service(){
# Check if CUDA_VISIBLE_DEVICES environment variable exists in the service file
if grep -q '^Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES='/etc/systemd/system/ollama.service;then
# Update the existing CUDA_VISIBLE_DEVICES values
sudo sed -i 's/^Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=.*/Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES='"$1"'"/'/etc/systemd/system/ollama.service
else
# Add a new CUDA_VISIBLE_DEVICES environment variable
sudo sed -i '/\[Service\]/a Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES='"$1"'"'/etc/systemd/system/ollama.service
fi

# Reload and restart the systemd service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama.service
echo "Service updated and restarted with CUDA_VISIBLE_DEVICES=$1"
}

# Check if arguments are passed
if["$#"-eq 0];then
# Prompt user for CUDA_VISIBLE_DEVICES values if no arguments are passed
read -p "Enter CUDA_VISIBLE_DEVICES values (0-4, comma-separated): " cuda_values
validate_input "$cuda_values"
update_service "$cuda_values"
else
# Use arguments as CUDA_VISIBLE_DEVICES values
cuda_values="$1"
validate_input "$cuda_values"
update_service "$cuda_values"
fi

2. 为脚本文件添加执行权限

chmod +x ollama_gpu_selector.sh
sudo ./ollama_gpu_selector.sh

运行脚本后，按照提示输入 GPU 编号，即可指定 Ollama 使用的 GPU。可以使用逗号分隔多个 GPU 编号，例如：0,1,2.

3. Redémarrer le service Ollama

cat /etc/systemd/system/ollama.service

运行指令后，查看 Ollama 服务文件，确认 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量已经更新。

如果已经更新，则会新增例如 Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2" 的环境变量。