2025年4月大模型预训练、微调服务器推荐

大模型预训练与微调,对显卡的显存要求高,显存是决定模型能不能跑的关键因素,因此,挑选显卡时优先考虑显存问题;其次再考虑单精度等性能问题

目前常用的显卡包括A6000 48G、L20 48G、L40 48G、6000Ada 48G,A100 80G等等.目前有一款常被大家忽略的显卡突围而出,5880Ada 48G

推荐一款8卡5880Ada 服务器供参考

<think>好的,用户想让Ollama使用多张NVIDIA GPU进行计算。首先,我需要确认Ollama是否原生支持多GPU。根据之前的知识,Ollama默认可能只使用单张GPU,所以需要配置。 用户提到CUDA 12.2和NVIDIA-SMI 535.161.07,说明驱动和工具已经安装。接下来,我需要检查几个可能的配置点。首先,Ollama的环境变量设置,比如CUDA_VISIBLE_DEVICES,这个变量可以指定可见的GPU设备。如果用户没有设置,可能需要手动指定。 然后是Ollama的配置文件。用户可能需要编辑~/.ollama/config.json,添加GPU相关的参数,比如设置num_gpu为GPU的数量。如果这个配置不存在,可能需要用户手动创建或更新Ollama到支持多GPU的版本。 另外,Docker环境下运行的话,需要确保容器有权限访问所有GPU,使用--gpus all参数。同时,检查NVIDIA Container Toolkit是否正确安装,这是Docker使用GPU的必要条件。 还有可能是模型本身不支持多GPU,需要确认模型是否设计为多GPU推理。如果模型不支持,可能需要调整模型配置或使用其他方法。 最后,用户需要验证配置是否生效,可以使用nvidia-smi命令查看各个GPU的使用情况。如果仍有问题,可能需要查看日志或联系Ollama的支持团队。</think>以下是配置Ollama使用多张NVIDIA GPU的步骤: ### 1. 验证GPU环境 首先确认所有GPU已被系统识别: ```bash nvidia-smi -L ``` 输出应显示多个GPU设备,例如: ``` GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: ...) GPU 1: NVIDIA A100-SXM4-40GB (UUID: ...) ``` ### 2. 配置Ollama环境变量 在启动Ollama前设置可见的GPU设备: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 指定使用前两张GPU ollama serve ``` 或直接在配置文件中设置(推荐): ```json // ~/.ollama/config.json { "num_gpu": 2, "cuda_visible_devices": "0,1" } ``` ### 3. Docker环境配置 若使用Docker容器,需添加GPU访问权限: ```bash docker run --gpus all -p 11434:11434 ollama/ollama ``` ### 4. 验证GPU利用率 运行模型后检查GPU使用情况: ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 正常情况应看到多个GPU的显存和计算负载 ### 5. 高级配置(可选) 对于多GPU负载均衡,可在模型加载时指定并行策略: ```bash OLLAMA_GPUS=2 ollama run llama2 --num_parallel 2 ``` ### 常见问题排查 - **驱动兼容性**:确保CUDA 12.2与NVIDIA-SMI 535.161.07匹配[^2] - **显存不足**:通过`--num_ctx`参数调整上下文长度 - **模型限制**:部分模型需添加`tensor_parallel`参数
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