Windows 中 利用 ollama 来搭建 官网最新版的telegram下载的地方是什么 R1-CSDN博客
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1.1 部署
在上文Windows 中 利用 ollama 来搭建 官网最新版的telegram下载的地方是什么 R1-CSDN博客中，我们使用Windows直接部署ollama，当然我们也可以使用docker来进行ollama的部署。 hub.docker.com/r/ollama/ollama
Docker安装到入门_deping 覆盖安装docker-CSDN博客
部署命令：
命令运行后：
我们发现，ollama环境已被我们创建。
查看本地能否访问，并且在容器内部是否运行
开始部署大模型
1.2 可视化
我们创建的模型也可以在Chatbox网站进行调用Chatbox，而不是使用 docker 部署 web UI，这样过于浪费系统资源
在我们运行，使用它生成内容时，会发现CPU被严重占用，这里我是使用 wsl 布置的 docker 容器，并且在容器中运行大模型。因此，ollama 最新的中文的telegram下载地方 其默认并没有使用 GPU 来运行 官网最新版的telegram下载的地方是什么，其是使用 CPU，来运行。
而，GPU 却处于闲置的状态，而我们通过看到的：
同时，结合库的检测
我们可以断定，不能运行，我们需要配置
3.1 ollama GPU 的支持情况
ollama-doc/ollama/docs/Ollama 对GPU 支持信息.md at main · qianniucity/ollama-doc · GitHub
Compute CapabilityFamilyCards9.0NVIDIA8.9GeForce RTX 40xx NVIDIA Professional 8.6GeForce RTX 30xx NVIDIA Professional 8.0NVIDIA 7.5GeForce GTX/RTX NVIDIA Professional Quadro 7.0NVIDIA 6.1NVIDIA TITAN GeForce GTX Quadro Tesla 6.0NVIDIA 5.2GeForce GTX Quadro Tesla 5.0GeForce GTX Quadro
3.2 更新 GPU 驱动
首先使用，查看版本信息。
也可以在控制面板查看版本信息，
如果没有把 NVIDIA 驱动更新到最新版，则需要在：
Download The Official NVIDIA Drivers | NVIDIA
3.3 安装 cuda
最新官方中文的telegram的下载网站是什么
下载CUDA Toolkit：CUDA Toolkit 12.8 Downloads | NVIDIA Developer
3.4 下载 cuDNN
CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer
选择与 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本进行下载。
安装 cuDNN：
Windows：解压下载的 cuDNN 文件，将其中的 、 和 文件夹中的文件复制到 CUDA 安装目录对应的文件夹中。Linux：解压下载的 cuDNN 文件，将其中的文件复制到 CUDA 安装目录。
使用查看信息
3.5 配置环境变量
环境变量配置完记得重启
而后cmd运行：
第一个运行结果：
中文最新版的telegram的下载地方是什么
第二个运行结果：
配置完后，一定要记得重启。
首先，我们使用torch测试：
发现可以检测到的存在
其次，我们运行模型，先部署的蒸馏模型：
可以发现，其是占用的
而，我们运行的蒸馏模型时：
发现和原来是一样的，因此我推测，由于的模型太大，ollama 官方最新版telegram下载的网站哪里有 会自动调用的资源，没有问题
我们使用进行GPU资源判断时：
当模型没有被调用时：
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当模型被调用时：
发现 CPU 被调用了 82% ，但是 GPU 被调用了，但是调用的不多，虽然才 31%。
这可能是因为 ollama 模型本身的问题：ollama 的速度还不错，但受限于本地硬件配置。在MacBook、PC和边缘设备上运行小型模型时表现良好，不过遇到超大模型就有些力不从心了。
Ollama则是一个轻量级、易上手的框架，让在本地电脑上运行开源大语言模型变得更加简单。VLLM是一款经过优化的推理引擎，在令牌生成速度和内存管理效率上表现出色，是大规模AI应用的理想之选。