在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：数据分析与可视化
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在这篇博文中，我将详细描述如何在 Mac 上使用 GPU 运行 Ollama 的过程。这一过程不仅涉及环境配置，还包括对系统性能的评估和最终的架构复盘。随着深度学习和人工智能的快速发展，将相应的模型在本地高效运行成为亟待解决的需求。
## 背景定位
Ollama 是一个可以让用户在本地高效运行大型 AI 模型的平台。随着下列业务场景的崛起，各行业逐渐意向将 AI 融入其实际应用中：
- 数据分
比如mac环境下在某个路径下面跑celery的任务，celery -A msg_task worker 对于这一段语句的理解其实就是用后面的这些参数跑起来celery的可执行文件；那具体是怎样跑起来的呢，分为如下的四个步骤。一：mac的环境变量 mac 一般使用bash作为默认shell，Mac系统的环境变量，加载顺序为： Ⅰ.(系统级别，系统启动就会加载) /etc/pr
大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
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2023-07-24 23:45:34
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使用mac终端编译运行c程序本文介绍如何利用mac自带文本编辑软件编写c代码，并在mac自带终端内用命令行编译运行c程序。1.在mac上安装c编译环境打开mac自带的终端在终端命令行里输入xcode-select --install命令然后回车。 如果未安装c编译环境，会自动弹出窗口引导安装；如果已安装编译环境，终端窗口中会用英文提示已安装。2.用mac自带的文本编辑工具编写c程序在桌面创建一个文
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2023-08-14 23:15:30
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在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
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2024-03-03 23:22:58
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在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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分享一下安装软路由的乐趣软件包， 就用这个论坛里面的就行 openwrt-x86-64-combined-squashfs.img前言，试过多次mac装了win7以后硬盘写不了IMG，只能识别0硬盘， 以前是Mac 命令来解决u盘方式1） 进去Mac 终端，run 下面命令（sudo）dd if=openwrt-x86-64-combined-squashfs.img of=/dev/sda bs
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2023-11-20 14:27:03
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## 在 macOS 上使用 Python 利用 GPU 加速计算
随着机器学习和深度学习的兴起，利用 GPU 来加速计算变得越来越重要。然而，在 macOS 上使用 Python 进行 GPU 加速并不是一件容易的事情。特别是对没有经验的用户而言，可能会遇到各种问题。在本文中，我们将解决这一问题，通过一个实际示例来展示如何在 macOS 上配置环境并使用 GPU 进行计算。
### 环境准备
# 使用Python实现多个GPU并行计算
在数据科学和深度学习领域，使用GPU进行加速是非常普遍的选择。尤其是处理大量数据时，单个GPU的计算能力往往无法满足需求。为了充分利用多个GPU的计算能力，我们可以使用一些深度学习框架来实现并行计算。本文将向您介绍如何在Python中运行多个GPU的项目，分步进行详细说明。
## 总体流程
以下是实现Python在多个GPU上运行的总体流程：
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这是一篇简单介绍在Mac利用最新M1处理器回事TensorFlow模型训练的文章，作者应该是google的人，但文章中引用的 github 仓库来自苹果公司。
原文链接： https://
blog.tensorflow.org/202
0/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html
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2024-05-28 10:38:14
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一、前言 近来ChatGPT4.0流行，笔者也最近从ChatGpt3.5转为4.0，从中也碰到很多障碍。目前国内充值Gpt4.0只有三种途径：1、虚拟卡visa 2、Googel礼品卡 3、Applel礼品卡。（不过你有国外的卡，那请跳过这篇文章）。 第一种方法，需要支付巨大的开卡费用，第二
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2024-09-27 13:34:31
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根据小编自己近一年使用苹果电脑的过程中发现了几个非常实用并且操作起来简单的技巧，让小伙伴在使用的时候能更方便、快捷、愉悦！！~~ 下面就来告诉小伙伴们吧！！~~1、快速清除废纸篓垃圾的两个方法 方法一：Command+Shift+Delete 同时按住【Command+Shift+Delete】 —— 会出现一
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2024-07-09 04:53:26
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目录 1.指定gpu训练1.1 .解决方法1.1.1 从终端直接指定(推荐使用，简单方便)1.1.2 python代码中设定：1.1.3. 使用函数 set_device1.2.查看是否运行成功 2. 使用tmux在ssh断开后继续运行程序2.1 安装tmux2.2 新建会话2.3 会话中执行程序2.4 进入指定会话中2.5 退出当前界面进入正常模
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2024-03-24 20:09:13
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python test.py方法二：使用Python Launcher新建一个.py的文本，在文本顶部指定python的版本。如图：然后对着.py文件进行右键，选择Python Launcher进行打开，Python Launcher配置如图：二、可能出现的问题运行python程序时，提示No module named 'requests'，说明此时没有安装requests，在命令行中安装，输入命
疫情在家炼丹，远程连接实验室实在是不太方便，随意准备用家里的电脑代替，虽然配置不能打，但是写写代码跑跑示例的还是可以的，由于所有的资料文件我都在手里的MacBook里面，所有准备弄一套macOS的黑苹果环境，系统装好后，就是装驱动了，具体如下：注意:由于黑苹果对驱动要求严格，且在macOS High Sierra 10.13.6之后NVIDIA不在对显卡驱动进行支持，所以Mac的版本选择在10.1
1、下载Mac版64位的Eclipse。进入到Eclipse官方网站的下载页面（http://www.eclipse.org/downloads/），我选择了下图所示的软件包，浏览器在下载过程中使用的超链接http://ftp.daum.net/eclipse//technology/epp/downloads/release/mars/R/eclipse-jee-mars-R-macosx-co
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2024-08-12 13:27:38
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之前从事的深度学习一直使用的pytorch框架，最近在测试一些深度方法的过程中需要用到TensorFlow并且需要调用GPU。以下潦草记录了自己在安装TensorFlow-GPU开发环境过程中遇到的一些问题以及解决的办法。1、新创建一个conda虚拟环境这个对于一些python老手来说不是什么难事了，直接上代码conda create -n tensorflow-gpu python=3.7创建过
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2023-09-20 06:57:04
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TensorFlow基础篇——（二）TensorFlow和keras中参数配置的用法TensorFlow和keras中GPU使用的设置方法一： 在终端显式指定方法二 ：在Python代码中指定方法三 ：使用深度学习工具提供的 API指定Pytorch中GPU使用的设置tf.ConfigProto的用法说明一、TensorFlow下tf.ConfigProto的使用方法二、Keras下tf.Con
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2024-04-16 08:16:43
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CC BY-NC-SA 3.0协议安装教程写本帖的主要目的其实在于此段，拿到Gaming Box后，安装的过程十分的曲折，上网查资料发现使用技嘉这款外接显卡盒的人并不是很多，买来用在MacBook上的又更少了。官方给的教程说实话并不实用，上网找教程却又找不到合适的，所以把自己的经验写出来，希望能帮到一些人。 机器详情： MacBook Pro with Touch Bar (13-inch,201
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2024-03-25 13:32:55
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