首页
/ Ollama项目多GPU模型分配策略详解

Ollama项目多GPU模型分配策略详解

2025-04-28 17:18:06作者:傅爽业Veleda

在深度学习模型部署过程中,如何高效利用多GPU资源运行不同的大型语言模型是一个常见需求。Ollama项目提供了两种灵活的方法来实现这一目标。

自动分配机制

Ollama具备智能的GPU资源管理能力,系统会自动尝试将每个模型放置在单个GPU上运行。这一机制基于模型的内存需求进行优化分配:

  1. 当模型内存需求总和不超过单个GPU容量时,系统会自动将不同模型分散到不同GPU上
  2. 模型内存占用评估考虑了参数大小和上下文长度(num_ctx)等因素
  3. 用户可以通过调整num_ctx参数来人为控制模型的内存占用

手动分配方案

对于需要精确控制模型部署位置的场景,可以采用以下专业方案:

  1. 启动多个Ollama服务实例
  2. 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量将每个实例绑定到特定GPU
  3. 这种方法特别适合需要严格控制资源分配的复杂部署场景

最佳实践建议

  1. 优先使用自动分配机制,简化部署流程
  2. 对于内存需求相近的模型,适当调整num_ctx参数来优化分配
  3. 在需要精确控制的场景下,采用多实例+GPU绑定的方案
  4. 定期监控GPU利用率,根据实际运行情况调整分配策略

这种灵活的GPU资源管理方式使得Ollama在多种硬件配置下都能高效运行多个大型语言模型,为开发者提供了便捷的模型部署体验。

登录后查看全文

项目优选

收起
leetcodeleetcode
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
51
14
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
277
493
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
454
373
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
344
241
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
98
181
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
88
245
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
52
123
CangjieMagicCangjieMagic
基于仓颉编程语言构建的 LLM Agent 开发框架,其主要特点包括:Agent DSL、支持 MCP 协议,支持模块化调用,支持任务智能规划。
Cangjie
567
39
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
669
79
open-eBackupopen-eBackup
open-eBackup是一款开源备份软件,采用集群高扩展架构,通过应用备份通用框架、并行备份等技术,为主流数据库、虚拟化、文件系统、大数据等应用提供E2E的数据备份、恢复等能力,帮助用户实现关键数据高效保护。
HTML
109
73