如何制定ollama的模型运行不适用GPU

对于不使用GPU的ollama模型，您可以考虑以下两种方法：
1. 修改配置文件：在ollama的配置文件中，您可以设置参数use_gpu=False来指定不使用GPU。这样可以确保模型在CPU上运行。
2. 修改代码：如果您想要更改ollama模型的代码，可以在代码中添加以下一行来禁用GPU：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

这将确保在程序中使用TensorFlow时不使用GPU。

相关问题

docke运行ollama同时使用CPU和GPU

Docker可以让你在容器中运行应用程序，包括像OLLAMA这样的工具。OLLAMA通常用于高性能计算（HPC）和科学计算，它可能需要利用到GPU资源进行并行处理加速。为了在Docker容器中同时使用CPU和GPU，你需要遵循以下步骤：

1. **选择支持GPU的镜像**：确保你使用的Dockerfile或docker-compose文件基于一个支持GPU的Linux发行版，如NVIDIA的nvidia/cuda Docker映像。

2. **安装必要的库**：在Dockerfile中添加安装CUDA、cuDNN等GPU相关库的命令，以便OLLAMA能够访问GPU。

3. **挂载设备权限**：在运行容器时，使用`--device`或`-v`选项将主机的GPU设备挂载到容器内，允许OLLAMA读写。

4. **启用GPU support**：在容器启动时，可能需要设置环境变量或配置文件以告诉Docker和OLLAMA如何使用GPU，例如在NVIDIA GPU上设置` NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all`。

5. **配置OLLAMA**：如果OLLAMA本身不直接支持GPU，可能需要额外配置或修改它的配置文件，使其能识别并利用GPU。

示例命令可能如下：

docker run -it --gpus all -v /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --name ollama_container nvidia/cuda your_ollama_image:tag bash

这里假设`/dev/nvidia0`是你的GPU设备，`your_ollama_image:tag`是OLLAMA的Docker镜像标签。

ollama本地部署更改为Gpu运行模式

ollama是一种文本相似度计算工具，将其部署在GPU上可以加速其计算速度。以下是ollama本地部署更改为GPU运行模式的步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN：由于ollama需要GPU进行计算，因此需要安装CUDA和cuDNN。您可以从NVIDIA官网下载安装。

2. 安装Python和依赖库：ollama是基于Python开发的，需要安装Python和相关依赖库。您可以使用pip命令安装依赖库。

3. 下载ollama源代码：您可以从GitHub上下载ollama的源代码。

4. 编译安装ollama：进入ollama源代码目录，执行以下命令进行编译安装：

   python setup.py build_ext --inplace
   python setup.py install

5. 修改配置文件：在ollama的配置文件中，将计算模式修改为GPU模式。

   [computing]
   mode = gpu

6. 运行ollama：启动ollama时，它会自动检测您的GPU并使用它进行计算。