首先说明一点这是无GPU的配置方式，本人是从VS2013+caffe的环境配合不了才来的ubuntu，结果一次就成功了。因为Ubuntu14.04 也比较稳定，所以选择的是这个版本。1. 安装各种库建议先运行以下命令sudo apt-get update 更新当前apt-get缓存中的软件包信息；安装boost(Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的
在我最近的一次开发实践中，我遇到了一些问题：“ollama 没使用到 GPU”。这让我开始思考，这个问题是如何产生的，又该如何解决。本文将详细记录我的调查和解决过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析等。
## 背景描述
“ollama 没使用到 GPU”的问题主要体现在系统未能有效利用 GPU 资源，从而导致性能瓶颈。在许多 AI 模型和数据处理任务中，使用 GP
ollama容器没使用GPU的问题成为了我最近的一个技术焦点。在使用ollama构建AI模型并进行训练时，我发现容器并未充分利用可用的GPU资源。为了彻底解决这个问题，我进行了深入研究，并记录下我解决“ollama容器没使用GPU”的过程。
## 背景定位
随着深度学习和机器学习技术的发展，各种框架和工具的更新迭代愈加频繁，特别是在容器化部署和GPU加速方面，ollama成为了热门选择。oll
在使用 Windows 系统调用 Ollama API 时，有时会遇到 GPU 未被利用的问题。这可能会导致计算效率低下，尤其是在处理大型模型时。为了帮助开发者高效地解决这一问题，以下内容将详细记录环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的环境符合 Ollama API 的运行要求，这包括硬件支持和软件兼容性。以下是
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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文章目录场景(Scene)控制面板(Panels)左面板(Left Panel)右面板(Right Panel)工具栏(Toolbars)上工具栏(Upper Toolbar/ Main Toolbar)底部工具栏(Bottom Toolbar)菜单(Menu) 场景(Scene)场景是仿真器的主要部分。 在这里，仿真对象以动画的形式显示，你可以在这里与环境进行交互。控制面板(Panels)Ti
注：网上流传多种版本的安装教程，查看了自己的电脑并没有GPU，所以找到了这一款最简单的安装教程，保证您绝对能安装成功caffe 第一步下载caffe官网提供的工具包，复制Windows下CommonSettings.props.example，后缀改为CommonSettings.props，如下：第二步由于我电脑无GPU，所以修改复制过来的CommonSettings.props配置文件：第三步
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2024-07-26 17:23:29
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上次给大家推荐了免费的spark集群之后，就有很多小伙伴来问我有没有好的云GPU平台推荐。我一直没给大家推荐，主要原因是我常年使用Mac，对GPU配置了解不深，不过云GPU平台我倒是用过几个，今天就和大家来简单聊聊。Colab首先来介绍免费的，最著名的免费的平台应该是Colab。Colab是Google提供的免费云服务，并且还支持GPU，所以我们完全可以使用它来做深度学习的学习。Colab嵌入在G
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2023-07-24 20:53:22
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要在Windows系统上使用GPU运行Ollama，你需要遵循一些步骤。从环境准备到最终验证服务，整个流程需要细心处理。本博文将详细介绍如何顺利完成这些步骤。
### 环境预检
在开始之前，确保你的系统满足以下要求：
| 系统要求 | 说明 |
|--------------|---------------------------
在这篇博文中，我们将探讨如何在 Windows 系统上使用 Ollama 通过 GPU 运行深度学习任务。这个过程涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南。在每个部分，我们都会使用合适的图表和代码示例来详细阐述每一步的过程。
## 环境配置
成功运行 Ollama 的第一步是正确配置它的运行环境。确保您安装了所需的支持软件和库，以下是配置过程的详细步骤：
1. **安
在现代计算中，利用 GPU（图形处理单元）来提升机器学习和深度学习的性能变得越来越普遍。对于 Windows 用户来说，想要使用 GPU 运行 Ollama，特定的环境准备和配置是不可或缺的。以下是详细的步骤和方法来帮助你在 Windows 系统中成功运行 Ollama。
## 环境准备
首先，让我们确保你的系统具有运行 Ollama 所需的所有依赖。在这个过程中，我们将提供硬件资源评估和版本
神经网络学习小记录71——Tensorflow2 使用Google Colab进行深度学习注意事项学习前言什么是Google ColabColab官网利用Colab进行训练一、数据集与预训练权重的上传1、数据集的上传2、预训练权重的上传二、打开Colab并配置环境1、笔记本的创建2、环境的简单配置3、深度学习库的下载4、数据集的复制与解压5、保存路径设置三、开始训练1、标注文件的处理2、训练文件
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
从Android 3.0（API级别11）开始，Android 2D渲染管道支持硬件加速，这意味着在View的画布上执行的所有绘图操作都使用GPU。 由于启用硬件加速所需的资源增加，您的应用程序将消耗更多的RAM。如果您的目标API级别> = 14，则默认情况下会启用硬件加速，但也可以显式启用硬件加速。 如果您的应用程序仅使用标准视图和Drawables，则将其全局打开不应导致任何不利的绘图
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2024-10-20 08:14:03
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目标检测 One Stage Detection (Yolo系列下)因为YoloV4信息量其实是比较大的，但是创新点确实是比较少。所以把它单独拿出来讲。其中还有很多的优化和网络参数的调节技巧。YoloV4：很可惜，Joe Sir退出了CV界，虽然Yolo系列仍然在更新，但是还是不免有些寂寞了。YoloV4的更新主要是有以下几个方面：数据増广方面，还有模型Module方面，把CBN改成了CmBN，小
一、安装CudaToolkit 使用控制台命令查看当前显卡驱动中的cuda版本 nvidia-smi 二、下载CudaToolkit 注意：CudaToolkit版本要低于上面的显卡Cuda版本。 Cuda各版本下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolk
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，
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
现实世界是多姿多彩的，为了能够使计算机模拟真实世界，达到逼真的效果，众多的科研人员也在不断努力，开发新的技术。针对个人计算机，IBM公司1981年开始提供单色显示卡MDA，能够显示黑白两种颜色，分辨率也只有720X350。同时提供的彩色显示卡CGA，也只能显示4种颜色，分辨率也只有640X200。1985年推出的EGA，能够支持16种颜色，分辨率达
在这篇文章中，我将探讨如何在Windows环境下使用GPU运行Ollama。这个过程包括多个方面的技术细节，我将以轻松的语气分享我的思路与结果。在开始之前，了解这些背景将为我们后续的操作奠定基础。
### 协议背景
在运行大型机器学习模型时，通常需要高效的计算资源，GPU正是解决这一需求的核心技术。Ollama作为一个集成化的机器学习平台，能够充分利用GPU的性能来提高运行效率。为更好地理解这
