QT5提示can not find -lGL的解决方法2014年06月26日 ⁄ 综合⁄ 共 765字 ⁄ 字号
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评论关闭这是由于 Qt5.0 默认将OpenGL加入了工程，但是在机器上没有安装OpenGL，所以jonas只需要在机器上安装OpenGL即可 。安装建立基本编译环境首先不可或缺的，就是编译器与基本的函式库，如果系统没有安装的话，请依照下面的方式安装：$ sudo a
之前的文章介绍了如何在C#中调用1.1版本的OpenGL函数，但是光有OpenGL函数还不能绘制图形，就像一个画家，他即使拥有绘画的技巧，还有画笔和颜料，如果没有画布，他也没有地方画画。有了画布，画家还需要画板把画布支起来才能画。OpenGL渲染环境就类似于画布和画板，只有创建了渲染环境，使用OpenGL函数才会起作用。它不是OpenGL的一部分，而是隶属于操作系统，所以不同的操作系统，创建Ope
在当前的技术环境中，"Linux Ollama GPU模式"已成为深度学习和高性能计算领域广泛关注的热点。Ollama不仅能够在CPU上运行为用户提供高效服务，更在最近的版本中引入了对GPU的支持，以极大提升计算性能。本文将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展几个方面，深入探讨如何解决“Linux Ollama GPU模式”问题。
## 版本对比
在选择合适的Olla
目录技术概述技术详述如何表示一个模型？VBO 与 VAO模型之后更加地多姿多彩其他对象和特性OpenGL 之外的技术把前面的流程串起来问题与解决方案总结参考技术概述OpenGL，是一种 3D 图形库的规范。我们可以直接使用 OpenGL 简单、高效地在屏幕上绘制图形
因此，OpenGL 可用于以下方面：游戏模型仿真……的图形显示部分。再加上自行编写的或第三方库的代码才可以组成一个完整的程序
虽然
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2024-10-17 11:52:08
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这篇文章是我在学习李沐《动手学深度学习》pytorch版“图像增广”的笔记。本节代码是在图像增广课程原代码上的改动。因为原代码适用于多GPU运行，在单GPU也可以运行。因为：train_batch_ch13 和 train_ch13 函数中使用了 PyTorch 的 nn.DataParallel 类，该类可以自动将模型在多个GPU上并行计算。在单个GPU的电脑上，nn.DataParallel
在使用Ollama时，我遇到了“ollama没有用GPU”的问题，经过一番调查和测试，我决定将解决这个问题的整个过程记录下来，以便后续参考。
## 环境预检
首先，我检查了系统的基本要求，确保我的硬件和软件环境符合Ollama的运行条件。以下是我的系统需求表。
| 系统要求 | 版本 |
| ------------ | ---------------- |
## ollama 没有使用GPU的解决方案
当我第一次在使用 Ollama 进行模型推理时，发现它并没有利用 GPU，这令我感到困惑。因此，我决定记录下这个问题的解决过程，以便未来能随时参考。下面将详细阐述这一过程，从环境预检到故障排查，每一步都有重要的细节。
### 环境预检
首先，我需要确保我的系统环境符合 Ollama 运行的要求。使用思维导图来梳理系统信息：
```mermaid
在现代机器学习和深度学习环境中，充分利用显卡的强大计算能力至关重要。今天，我们将探讨如何在Windows平台上打开Ollama的GPU模式，以提升模型的运行效率。这篇博文将会详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法及扩展阅读，以便大家在使用Ollama时能更为顺利。
### 备份策略
在开启Ollama的GPU模式之前，确保所有必要的文件和配置已有备份。如果在配置过程中出现错
ollama 没有用到gpu，这个问题让我在配置和使用过程中遇到了一些挑战。在这篇博文中，我将分享自己解决“ollama 没有用到gpu”问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。希望这能帮助到其他同样遇到问题的朋友们。
## 环境配置
在面对“ollama 没有用到gpu”的问题之前，我意识到首先需要确保环境配置正确。于是，我列出了所需的依赖和配置步骤，
在使用 Ollama 的过程中，很多用户可能会碰到“ollama 没有使用到 GPU”的问题。这样的情况不仅会影响模型的推理速度，也会大大降低整体的性能表现。为了帮助大家解决此问题，本文将详细记录解决步骤和参考信息，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
首先，确保你的计算机系统与关键库版本兼容，才能支持 Ollama 使用 GPU 进行推理。以下是针
在这篇文章中，我们将探讨“windows ollama没有使用gpu”的问题。Ollama 是一个越来越多开发者使用的工具，当它未能有效利用 GPU 时，通常会影响到系统的性能和体验。了解这个问题的现象以及如何解决，是我们今天的主要目标。
### 问题背景
在使用 Ollama 进行模型推理或训练时，一些用户发现应用并未充分利用 GPU 资源。具体来说，当他们执行资源密集型任务时，监控显示 G
在使用Windows系统中的Ollama工具时，许多用户会遇到“windows ollama 没有用GPU”的问题。这个问题让不少用户感到困扰，因为他们希望充分利用GPU的计算能力来加速模型推理和训练。接下来，我们将详细分析如何解决这个问题。
### 问题背景
许多开发者和AI研究人员在使用Ollama工具时，期望能够通过GPU来加速计算。他们在安装Ollama后，期待能够顺利利用NVIDIA
ollama容器没有使用GPU的描述
在现代计算中，尤其是在机器学习和深度学习的领域，使用GPU（图形处理单元）来加速计算已成为一项重要技术。然而，有时我们会遇到“ollama容器没有使用GPU”的问题，这可能会影响模型的性能和响应时间。本篇文章旨在阐述如何解决这一问题。为了帮助更好地理解整个过程，我们将从背景出发，深入探索技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
背景描述
在处理
在 Windows 下运行 Ollama 的 GPU 模式是许多开发者希望实现的功能，尤其是在需要强大计算能力的机器学习和深度学习应用中。本文将详细记录如何在 Windows 系统中设置和优化 Ollama 的 GPU 模式，期望给大家提供一份实用的指南。
## 背景描述
随着深度学习和机器学习的发展，越来越多的应用需要高效的计算资源。Ollama 是一个开源的机器学习工具，支持 GPU 加速
综述Cg是在DX和OpenGL上再次封装的一门语言，用来编写GPU程序的语言。所以，以DX或者OpenGL开发的3D程序，都可以用Cg来开发Shader程序，并加载上来用。一下是在OpenGL中加载Cg程序的过程，其中使用了GLUT库来协助完成。加载过程：第一步： 包含头文件我使用了预编译头， #include "targetver.h"
#include <tchar.h&
ollama使用大模型没有走gpu的问题引起了开发者的关注，尤其是很多人希望利用GPU加速来提高模型的推理速度。但在实际操作中，我们发现ollama工具并没有自动启用GPU。本文将详细记录解决这一问题的过程。
## 背景定位
在机器学习领域，GPU的计算能力远远超过CPU，尤其在处理大规模模型时，使用GPU可以大幅度缩短推理时间。ollama作为一个被广泛使用的开源工具，其目标是为用户提供易用
ollama运行大模型没有走gpu的情况可能会导致性能的显著下降，因此找出解决这个问题的策略和流程是非常重要的。在本文中，我们将一一探讨解决方案的各个组成部分，以确保在处理该问题时有清晰的思路和有效的执行步骤。
## 备份策略
为了有效地应对可能出现的问题，我们需要有一个完善的备份策略作为基础。以下是我们的备份策略思维导图，显示出对于数据和模型的备份方案。
```mermaid
mindma
在探讨“win11 ollama GPU运行模式”之前，首先要了解在Windows 11环境中如何高效地运行Ollama，以借助GPU加速进行深度学习和推理任务。这篇文章将引导你具体了解不同版本的Ollama在GPU运行模式下的特性，并提供迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展的信息。
## 版本对比
在选择合适的Ollama版本时，了解各个版本之间的特性差异至关重要。以下是Oll
在使用 Ollama 这样的 AI 项目时，有时候我们需要确认它是否在使用 GPU 进行计算，因为 GPU 的并行处理能力会明显提高推理速度。本文将详细探讨如何确认 Ollama 是否启用了 GPU 计算功能。
## 问题背景
在深度学习和 AI 计算中，GPU 提供了强大的计算能力，尤其是在处理大量并行任务时。Ollama 是一种基于生成模型的实现，它在训练和推理时可以显著依赖 GPU 的性能
为了帮助用户了解如何检查 Ollama 是否使用了 GPU，我们首先阐明问题背景，以便读者更好地理解背景情况，这将为接下来的内容提供必要的上下文。
## 如何查看 Ollama 有没有用 GPU
在处理机器学习和深度学习任务时，GPU 的利用效率对模型的训练和推理速度起着至关重要的作用。Ollama 作为一个现代化的机器学习框架，对 GPU 的支持使得处理大规模数据成为可能。然而，有时我们在使
