ollama调用模型的时候，经常调用cpu执行任务，我想让其只调用gpu，怎么做呢？

ollama是一个基于Hugging Face的库，它通常用于加载和微调预训练模型，如Transformers中的模型。如果你想让Ollama在运行时仅使用GPU而不是CPU，你需要确保你的环境设置支持GPU计算，并且在调用模型之前明确指定使用GPU。

首先，确保你的机器上安装了PyTorch并且有可用的GPU。你可以检查这一步是否完成，通过运行`torch.cuda.is_available()`。如果返回True，则说明有GPU可用。

然后，在加载模型或进行推理时，你需要设定设备为GPU。在Hugging Face的`Pipeline`或`Tokenizer`、`Model`等类中，通常使用`to_device`方法来指定设备。例如：

from transformers import pipeline

# 检查是否有GPU可用
if torch.cuda.is_available():
    device = "cuda"  # 使用GPU
else:
    device = "cpu"  # 如果没有GPU，使用CPU

model = pipeline("your_task", device=device)  # 设置模型设备

如果你正在使用自定义的`Trainer`或者其他更底层的API，可以在创建`DataLoader`或配置`TrainingArguments`时指定`device`参数为`"cuda"`。

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ollama怎么调用gpu

ollama是一个深度学习框架，它支持使用GPU进行计算加速。一般情况下，ollama会自动检测您的系统是否有可用的GPU，并尝试使用GPU进行计算。如果您的系统上安装了GPU驱动和CUDA运行时环境，并且您的系统支持CUDA计算能力，那么ollama将会自动使用GPU进行计算。在使用ollama时，您可以通过设置ollama的配置文件或者通过编写代码来控制使用CPU还是GPU进行计算。

python dask如何调用gpu?

Dask可以使用dask-cuda库来调用GPU。你需要在安装Dask时使用`pip install "dask[cuda]"`命令来安装Dask及其相关插件。接着，你需要使用`dask_cuda.LocalCUDACluster()`函数创建一个本地的CUDA集群。然后就可以在Dask的任务上下文中使用GPU了，例如`dask_cudf`可以实现在GPU上处理数据框。