更新日志2020/12/3 增加更新日志，调整该文章版面首先参考了LearnOpenGL文档，此文档也适合新手入门，目前也在学习中，感觉非常不错。配合而《OpenGL编程指南》看效果会更好。更新(2020年5月14号更新 关于不想在Linker->Input中重复书写库文件名的问题)在2018年12月8号更新的第三步基础上，将需要重复包含的库文件名写入到Linker->Inp
想在Windows上使用Ollama进行GPU运行？可以说这是一件很酷的事情！不过，有时候设置起来可能会遇到一些问题。接下来我将详细描述如何解决“Windows Ollama设置GPU运行”的问题，并分步骤演示整个过程。
## 背景定位
在数据分析与机器学习的场景中，GPU的使用显著提高了计算效率。然而，Ollama作为一个基于开源的框架，有时在GPU环境下的安装和配置可能会让人感到困惑。前期
在本文中，我们将记录如何在Linux系统中设置Ollama以在GPU上运行的过程。实现这一目标的原因在于，利用GPU的计算能力能够显著提高深度学习和大型模型的处理速度，进而推动业务的发展和技术的进步。
### 问题背景
近年来，随着大规模机器学习模型的推广，如何利用高效的计算资源变得尤为重要。如果能在GPU上运行Ollama，将会显著提升模型处理效率，从而影响业务的整体上线时间和响应速度。
目录前言一、微调大模型1.LORA微调1.1 选择基础大模型1.2 下载基础大模型2.选择数据集3.lora微调3.1安装依赖3.2编写训练脚本3.2.1 指定模型路径3.2.2加载tokenizer3.2.3加载数据集3.2.4处理数据集3.2.5加载模型3.2.6设置Lora训练参数3.2.7设置训练参数3.2.8开始训练3.2.9完整的训练脚本4.将checkpoint转换为lora5.合并
作者:Keiboc一、为什么要装驱动一般情况下，只要你下载了LINUX的最新发行版本，比如Fedroa Core 6,它都会自带驱动，能认识你的显卡及其它硬件，甚至GF7600等刚开始普及的显卡。但自带的驱动默认都没有开启3D加速，若想用3D功能则需要安装官方提供的Linux版本的驱动。在正式开始之前，请确认你是否需要安装驱动，因为当更改驱动时很容易会进不了X－window界面，只能在文字界面下，
在数据密集型应用中，GPU加速往往是提高性能的关键。最近，我在一个项目中深入研究了如何在Ollama中实现GPU加速，这篇文章将详细记录这个过程以及我遭遇的问题与解决方案。以下是完整的解决过程。
## 问题背景
在一个大型机器学习项目中，需要使用Ollama进行模型推理。用户场景是在多用户同时访问的情况下，面临着高延迟和低吞吐量的问题。为了提高性能，考虑通过GPU加速来提升模型的推理速度及资源
在机器学习和深度学习的领域中，利用 GPU 进行加速是提升计算效率的关键手段之一。本文将深入解析如何使用 Python 的 Ollama 库设置 GPU 运行功能，通过详细的调试步骤与性能优化策略，确保开发者能够顺利实现高效的计算。
## 背景定位
### 问题场景
大多数开发者在使用 Ollama 库进行模型训练时，会发现其默认配置可能无法充分利用 GPU 性能，导致计算速度较慢。自从 Ol
在现代机器学习的应用中，能够充分利用GPU的计算能力是至关重要的，尤其是在Windows平台上运行的Ollama。本文将详细记录如何进行Windows平台Ollama运行用GPU设置的过程，以期为同行提供参考。
## 背景定位
在使用Ollama进行机器学习的过程中，显著依赖于计算资源的配置，尤其是GPU能力。在业务层面上，优化GPU的使用能够直接改善系统的响应时间和吞吐量，进而提升用户体验和
在Windows 10系统上运行Ollama并使其利用GPU的设置过程，有时可能变得棘手。在这篇博文中，我将详细描述如何解决在Windows 10系统上设置Ollama使用GPU时所遇到的挑战，以便更好地利用计算资源，提高模型的运行效率。
**问题背景**
随着深度学习和人工智能模型的广泛应用，GPU的计算能力成为加速模型训练和推理的重要工具。在我的实验中，我尝试在Windows 10上使用O
ollama如何设置多GPU启动的过程记录
在当前深度学习和机器学习的训练任务中，使用多个GPU可以显著提高训练速度及模型处理能力。ollama是一个广泛应用于人工智能和深度学习任务的工具，用户在使用过程中，常常会遭遇到多GPU的配置问题。要合理配置ollama以支持多GPU启动，我们需要详细分析背景、错误现象、根因以及提供有效的解决方案。
**问题背景**
近年来，深度学习模型的规模不断扩
一 在硬件和软件之间选择 “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论，意思是指计算机硬件能够完成的功能，逻辑上都能通过软件来同样实现。这一理论带来的实际好处是，使得我们今天的使用的计算机日趋小型化，成本和价格不断降低。比如，多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟，今天我们只需通过视频播放软件就行，当然这些都得益于伟大的“
这里是一个想要从事游戏行业的平平无奇大学生，之前学过的东西没有记录一会儿就忘了，从现在开始记录博客，巩固自己学习的东西。一、什么是openGl？openGl是一个API，而API在百度上的定义是：API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或
Introduction 介绍VBO一旦设置好，我们可以随意去画它许多次，不用在意实际数据会变成啥样，因为一旦数据已经传至显存，OpenGL了解数据的位置并且有必要的话自动会去取。不过我们也可能需要去调整模型顶点以实现动画之类的效果。Creating our VBO 创建VBO前边已经讲过怎样设置VBO了，调用glBufferData在显卡上分配内存，然后将字节上传上去，还要告诉OpenGL怎样去
没想到MAC Air成了我买的第一台苹果电脑。考虑到要做开发，所以配置要尽量高一点，又不愿意背太重的机器，主要是寄希望于SSD硬盘能够解决笔记本开发性能受硬盘转速限制的问题。所以选了Air的高配。当然，价格也因此相当地高。
买之前主要的顾虑是触摸板。因为之前一直用IBM的机器，小红点早已离不开了，怕不习惯。另外以前用过带触摸板的机器，打字的时候手掌难免会不时碰到触摸板，鼠标乱跑，很不爽
在当前的技术环境下，很多开发者和研究者都希望能够利用GPU加速各类计算任务。尤其是在2023年，“win ollama gpu运行”逐渐成为一个备受关注的话题。Ollama作为一种模型，支持多种计算任务的执行，然而在Windows环境下的GPU运用却面临着不少挑战。
> 2023年初，++许多用户反映在Windows系统中运行Ollama时无法有效利用GPU资源。已知出现的问题包括CUDA驱动未
在使用 Windows 系统上运行 Ollama 以便利用 GPU 进行计算时，用户有时会遇到各种问题。本文将详细探讨如何解决这些问题，确保 Ollama 在 Windows 系统上顺利运行 GPU。
## 版本对比与兼容性分析
在进行任何迁移或升级之前，了解各个版本之间的差异至关重要。以下是 Ollama 的版本演进史和版本特性对比表。
时间轴：
- **2022年3月**：Ollama
在使用 Ollama 进行机器学习模型训练和推理时，我遇到了“仅 GPU 运行”的问题，这让我深感挫折。Ollama 一直要求在 GPU 环境下执行，导致我的 CPU 上无法运行简单的测试。本文记录了解决这一问题的整个过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优等。
## 背景定位
在工作中，我需要利用 Ollama 部署模型来进行一些实时的推理任务。我的开发环境主要是 CPU，但 Ollama 的
Steam 寻求公众反馈以便为 AMD GPU 测试 ACO(一个新的 Mesa 着色器编译器)已经有几天了。目前，AMD 驱动程序使用 LLVM 作为着色器编译器。而 Mesa 则是一个开源的 LLVM 的替代品。因此，在这种情况下，Valve 希望支持 AMD 显卡以提高 Linux 游戏在各种 Linux 发行版上的性能。为了提高游戏性能，编译时间至关重要，使用新的 AC
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2024-09-25 22:52:32
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最近在看多核编程。简单来说，由于现在电脑CPU多个核心，传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能，于是多核编程应运而生。多核编程可以认为是对多线程编程做了一定程度的抽象，提供一些简单的API，使得用户不必花费太多精力来了解多线程的底层知识，从而提高编程效率。最近关注的多核编程的工具包括openMP和TBB。按照目前网上的讨论，TBB风头要盖过openMP，比如openCV过去是使用open
前言写教程到现在，我发现有关纹理资源的一些解说和应用都写的太过分散，导致连我自己找起来都不方便。现在决定把这部分的内容整合起来，尽可能做到一篇搞定所有2D纹理相关的内容，其中包括：DDSTextureLoader和WICTextureLoaderScreenGrab2D纹理的一般创建方法2D纹理数组的一般创建方法2D纹理立方体的一般创建方法纹理子资源纹理资源的完整复制纹理子资
