4090显卡Ollama平台 Linux摆设 deepseek32B

Attention !=机器没有买到代码有待验证

• 情况准备
  确保你的系统已经安装了NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN。Ollama平台通常依靠于这些组件来加速深度学习模型的推理。
  

1.1 安装NVIDIA驱动

1. Copy
2. sudo apt update
3. sudo apt install nvidia-driver-<version>

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替换为得当你系统的驱动版本。
1.2 安装CUDA
从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit：

1. Copy
2. sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
3. sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/7fa2af80.pub
4. sudo apt-get update
5. sudo apt-get install cuda

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1.3 安装cuDNN
下载cuDNN并安装：

1. Copy
2. sudo dpkg -i libcudnn<version>_<cuda-version>_amd64.deb

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• 安装Ollama平台
  Ollama平台通常是一个用于摆设和运行深度学习模型的框架。你可以通过以下步调安装：
  

2.1 克隆Ollama堆栈

1. Copy
2. git clone https://github.com/ollama/ollama.git
3. cd ollama

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2.2 安装依靠

1. Copy
2. pip install -r requirements.txt

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2.3 编译和安装

2. python setup.py install

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• 下载DeepSeek 32B模型
  DeepSeek 32B模型可能是一个预训练的深度学习模型。你可以从官方渠道下载模型权重和设置文件。
  

1. wget <model-download-url> -O deepseek_32b_model.pth

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• 设置Ollama平台
  在Ollama平台中设置模型路径和推理参数。
  

4.1 创建设置文件

1. touch config.yaml

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4.2 编辑设置文件

1. model_path: "/path/to/deepseek_32b_model.pth"
2. batch_size: 16
3. device: "cuda:0"  # 使用GPU进行推理

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• 运行推理
  使用Ollama平台加载模型并进行推理。
  

1. python
2. Copy
3. import ollama

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加载模型

1. model = ollama.load_model("config.yaml")

复制代码

进行推理

1. input_data = ...  # 准备输入数据
2. output = model.infer(input_data)

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print(output)
6. 性能优化
根据你的硬件和模型需求，调解Ollama平台的设置以获得最佳性能。比方，调解batch_size、使用肴杂精度推理等。

• 监控和调试
  使用nvidia-smi
  监控GPU使用情况，确保模型推理过程中GPU资源得到充实利用。
  

1. nvidia-smi

复制代码

• 常见题目
  CUDA版本不匹配：确保CUDA版本与NVIDIA驱动和cuDNN版本兼容。
  

内存不足：如果模型太大，实验减小batch_size或使用模型并行。

• 参考文档
  NVIDIA CUDA Toolkit Documentation
  

Ollama GitHub Repository
通过以上步调，你应该能够在Linux系统上使用NVIDIA 4090显卡乐成摆设Ollama平台并运行DeepSeek 32B模型。

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