本文介绍如何使用langchain中的ollama库实现低参数Llama 3，Phi-3模型实现本地函数调用及结构化文本输出。函数调用介绍函数调用的一个很好的参考是名为 “Gorilla” 的论文，该论文探讨了函数调用的概念，并提供了一个函数调用排行榜。通过这个排行榜，我们可以了解哪些模型擅长函数调用。例如，我们可以看到 Llama 3 70 亿参数模型在排行榜中位列第七，而 8 亿参数的 Lla
本地 Ollama GPU 启动是一个在机器学习和深度学习领域中越来越常见的问题。针对这一问题的解决方案包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。接下来将详细记录如何逐步解决本地 Ollama GPU 启动相关的问题。
## 环境准备
确保您的计算环境满足以下技术栈兼容性要求：
| 组件 | 最低版本 | 推荐版本 | 备注
在现代计算环境中，OpenAI的GPT模型等大型机器学习框架常常依赖于GPU加速以提升性能。然而，不少用户在配置时碰到“ollama 设置GPU启动”的问题，影响了模型的预期性能表现。本文将系统地解析如何解决这一问题，以便更好地支持用户的业务需求。
### 背景定位
在大数据处理时，使用GPU可以显著提高运算速度，降低延迟。对需要快速响应的应用，GPU启动的失败会直接影响到整体性能与用户体验，
在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“ollama 支持GPU启动”的问题。我们将分步解析背景、参数、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展等内容，以形成全面的解决方案。
### 背景定位
最近，我们发现许多用户在尝试使用“ollama”时遇到了GPU启动相关的问题，这直接影响了模型的运行效率和处理速度。面对日益增加的请求，我们必须找到解决方案，以提升用户体验。
> **用户原始反馈：**
文章目录1、OpengGL 参考教程2、Qt OpengGL 框架2.1 Qt 项目文件添加模块2.2 main.cpp2.3 Widget.h2.4 Widget.cpp2.5 顶点着色器 shader.vert2.6 片元着色器 shader.frag3、总结 1、OpengGL 参考教程OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是
1.1 什么是OpenCL,或者为什么需要这本书OpenCL是面向由CPU、GPU和其它处理器组合构成的计算机进行编程的行业标准框架。1.2 多核的未来：异构平台1.3 多核世界中的软件并发性(concurrency):并发性是计算机科学中一个古老的概念。软件系统包含多个活动的操作流时，如果这些操作流同时向前推进，则称这个软件系统时并发的。当并发软件在拥有多个处理单元的计算机上运行时，线程实际上可
在现代计算环境中，许多应用开始依赖强大的GPU加速来提升性能。然而，当涉及到在Windows环境下启动Ollama GPU时，用户可能会面临一些挑战。本文将详细阐述如何系统性地解决“Windows Ollama GPU启动”问题，并记录下这一过程中的关键思考与决策。
### 背景定位
在当今的业务环境中，越来越多的数据分析和深度学习场景需要GPU的支持。以图像识别为例，实时分类和处理数百万张图
在处理“Windows ollama GPU启动”这一问题时，我发现解决方案涉及多个方面，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。下面我将根据这个过程详细记录下来，以便对解决类似问题的朋友们有所帮助。
## 环境准备
首先，我们需要确保环境的兼容性，以便顺利运行 ollama 并利用 GPU 加速。以下是我使用的系统版本和相关软件的兼容性矩阵。
| 软件/硬件
在当今的 IT 世界中，越来越多的应用程序开始利用 GPU 的强大计算能力来提高性能。特别是在 AI 和深度学习领域，使用 GPU 启动 ollama 的需求日益增加。如何高效地使用 GPU 启动 ollama 并解决相关问题，成为了许多开发者关注的焦点。
## 背景定位
在高性能计算的应用场合，GPU 通常用来处理大量的并行计算任务。ollama 的启动和运行也不例外，若能借助 GPU，将大
### Linux GPU启动Ollama的全方位解决方案
在使用Linux系统与GPU加速技术启动Ollama时，可能会遇到一些挑战。本文将详细记录从环境准备到生态扩展的全流程，以帮助大家解决“Linux GPU启动Ollama”类型的问题。
#### 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有必需的依赖项都已安装，确保环境的正确配置。在以下示例中，我展示了如何在不同平台上安装所需的依赖。
当前，越来越多的开发者在使用 GPU 加速的智能工具时，发现了一个问题 - 如何在 Windows 环境中启动 Ollama GPU。为了解决这个问题，我整理了一些技术细节和备份恢复策略，以确保无论何时遇到问题，都可以迅速恢复并继续工作。以下是我整理的关于“ollama GPU启动 win”的处理流程的博文。
## 备份策略
在进行 Ollama GPU 启动前，制定一个全面的备份策略至关重要
这一篇随笔只是记录这段时间学习OpenGL内容的笔记，便于自己回顾，并没有指导他人学习的作用。 想要学习OpenGL请移步官方教程！ 核心模式与立即渲染模式(固定渲染管线)的选择 早期的OpenGL使用立即渲染模式（Immediate mode，也就是固定渲染管线），这个模式下绘制图形很方便。OpenGL的大多数功能都被库隐藏起来，开发者很少能控制OpenGL如何进行计算的自由。而开发者
在现代的深度学习任务中，利用GPU加速训练和推理可以显著提升效率。本文将讨论如何在Linux环境下，利用GPU启动本地的Ollama模型。整篇文章将涵盖技术背景、原理分析、架构解析、源码分析、性能优化和案例研究。
### 背景描述
近年来，生成式AI模型如Ollama逐渐成为人工智能领域的热门话题。Ollama以其高效的文本生成能力和简洁的操作接口受到广泛关注。然而，在Linux系统上使用GPU
在macOS上使用Docker时，Ollama的GPU加速启动受到越来越多开发者的关注。尽管Docker为应用提供了良好的容器化支持，但GPU的使用往往会面临一些问题，尤其是在特定的配置下。这篇博文旨在探讨“macOS Docker Ollama 启动GPU”这种场景所引发的问题，并详细记录问题的解决过程，以帮助其他开发者更有效地使用相关技术。
## 问题背景
在进行机器学习或深度学习模型的开发
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
在过去的几个月里，随着人工智能在图像生成和自然语言理解领域的快速发展，我发现越来越多的用户开始关注如何在 Windows 环境中使用 Ollama 来支持 GPU 启动这一问题。许多开发者希望能够利用 GPU 的强大计算能力来加速模型运行，以便提高其在实际应用中的效率。本文将全面记录解决 Windows Ollama 支持 GPU 启动问题的过程，并涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用
0.前言自去年开始做车载环视项目至今，接触和使用OpenGL已经一年多了。项目中个人更多参与的是环视中算法模块的开发（参数标定、图像校正与拼接、颜色校正、车体透明等），对OpenGL工作环境的创建没有仔细梳理学习，自觉不应如此。现在开始仔细梳理下相关的知识并记录为博客加深理解，so莱茨狗！1.OpenGL介绍官网：https://www.khronos.org/opengl/wiki/Main_P
OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者“开放式图形库”）是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API）。这个接口由近350个不同的函数调用组成，用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。而另一种程序接口系统是仅用于Microsoft Windows上的Direct3D。OpenGL常用于CAD、虚拟实境、科学可视化程序和电子游戏
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
OpenGL立即渲染模式&核心模式OpenGL (for“Open Graphics Library”) is an API (Application Programming Interface) to graphics hardware. The API consists of a set of several hundred procedures and functions that
