因为有点小野心，想写个可以在Linux下跑的渲染库，于是就费了点功夫研究Ubuntu下OpenGL的开发。但是，由于完全没有Ubuntu下开发的经验，遇到了各种问题，折腾了一阵子，总算是有点收获，写篇文章分享一下。由于笔者水平有限，文章中若有什么纰漏，请路过的读者指出！基础知识与Windows不同，linux的内核没有图形界面的代码，它的界面只是运行在操作系统上的一个软件而已。也就是说，即便把这个
一.安装ubuntu18.04安装显卡驱动：
安装Ubuntu-drivers：
sudo apt install ubuntu-drivers-common
查看本电脑推荐版本：
ubuntu-drivers devices
返回：
推荐的驱动型号为nvidia-driver-470，这里需要根据你的系统的实际情况进行安装，只需要改后面的“470，安装该驱动：s
在现代深度学习的应用中，GPU的使用超出了传统的图形渲染，其在处理深度学习模型时的优势相当明显。Linux系统中，如何有效地利用系统中的GPU资源，是每个开发者、研究者需要面对的基本问题，尤其当使用像Ollama这样的框架时，能够指定特定的GPU运行显得尤为重要。
## 背景定位
在过去的十年中，机器学习和深度学习领域一直处于快速发展之中。随着数据集规模的增大和模型复杂性提升，传统的CPU计算
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，
在现代软件开发中，深度学习和大规模计算的需求越来越高，而在这一背景下，利用GPU进行计算可以大幅提升性能。本文将详细探讨如何在Linux环境下使用GPU运行Ollama，以便开发者顺利实现深度学习任务。
在2023年，随着深度学习模型的复杂度和训练数据集的增长，传统的CPU运算已经无法满足实际需求。因此，越来越多的项目开始使用GPU加速运算，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。
> “在深度
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
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
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
在使用Ollama进行AI模型推理时，许多用户会面临“如何指定GPU运行”的问题。这一问题尤为重要，因为选择合适的硬件资源不仅影响模型的执行效率，也直接关系到计算的准确性。本篇文章将系统地回顾这一技术难题的各个方面，包括问题背景、错误现象分析、根因分析、解决方案、验证与测试，以及预防与优化手段。
## 问题背景
在使用Ollama进行深度学习模型推理时，如果没有明确指定使用GPU，可能会导致计算
在使用 ollama 进行 GPU 强制运行时，我遇到了一些挑战和困惑。为了帮助自己梳理当前的思路，我决定记录这一过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及进阶指南。以下是我整理的有关“ollama 强制 gpu 运行”问题的解决方案。
首先，为了确保系统的正常运行，我搭建了合适的环境。这个阶段我制作了一个关于依赖关系的思维导图，帮助我理清各个组件之间的关系。具体的依赖版本如
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
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
Linux Ollama GPU 是一种高性能计算环境，旨在利用 GPU 加速深度学习和其他计算密集型任务。本文旨在探索在 Linux 系统中使用 Ollama 和 GPU 的相关问题，并提供详细的解决方案。
## 版本对比与兼容性分析
在进行版本对比时，我们要关注 Linux Ollama 的不同版本对 GPU 的支持情况，以及它们之间的兼容性。以下是主要版本的对比：
| 版本
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。
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IT技术领域中，如何有效利用多个GPU资源，是一个越来越重要的话题，尤其是在机器学习和深度学习任务中。我的一位同事最近遇到了“ollama启动多个gpu运行”的问题，因此我决定将解决这一问题的整个过程记录下来，以便将来的参考。
### 问题背景
在实施大型机器学习项目时，我们通常会利用多个GPU加速计算。最近，我的同事在启动Ollama时，遇到了多个GPU无法并行运行的问题。这种情况造成了性
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Windows上使用GPU运行Ollama。这是一项充满趣味与挑战的技术实践，尤其是在现代计算中利用GPU加速的日益增加。在这个过程中，我们不仅需要一个清晰的备份策略，还需要恢复流程、对潜在灾难的评估、以及一系列工具链的集成。为了更好地理解，我们将使用可视化工具，强化这些环节的概念。
### 备份策略
在处理关键任务时，备份是必不可少的。我们将创建一个备份策略
