ollama run deepseek-r1:8b 加速

加速 Ollama DeepSeek-R1:8B 模型的方法
为了提升 Ollama 平台上 DeepSeek-R1:8b 模型的运行效率，可以采取多种策略来优化硬件资源利用和软件环境配置。
使用 GPU 进行加速
GPU 是处理大规模并行计算的理想选择。对于拥有 NVIDIA 显卡的工作站或服务器而言，确保已安装 CUDA 和 cuDNN 软件包，并且版本兼容于所使用的深度学习框架。这有助于充分利用显存带宽以及多核架构带来的优势[^2]。
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nvcc --version
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增加可用内存容量
如果遇到因数据集过大而导致频繁交换页面的情况，则考虑增加物理 RAM 或者调整虚拟机分配给操作系统的内存量。更大的内存空间能够减少磁盘 I/O 开销从而加快训练速度。
优化网络传输速率
当通过 HTTP API 访问远程服务时，低延迟高吞吐量的连接至关重要。建议采用有线而非无线方式接入互联网；另外，在可能的情况下迁移至更靠近目标数据中心的位置也可以有效降低往返时间(RTT)[^3]。
减少批处理大小(batch size)
适当减小每次迭代中输入样本的数量可以在一定程度上缓解对计算资源的需求压力，尤其是在单台设备难以支撑较大规模运算场景下尤为适用。不过需要注意权衡好精度损失与执行效率之间的关系。
import torch

batch_size = 4 # 尝试较小数值如4,8等
data_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
for data in data_loader:
outputs = model(data)
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