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AMD GPU上的Ollama本地大模型部署指南

2025-07-05 09:57:17作者:裘晴惠Vivianne

Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架,它允许开发者在个人电脑上轻松部署和运行各种AI模型。对于使用AMD显卡的用户来说,通过ROCm(Radeon Open Compute)平台的支持,可以充分利用AMD GPU的并行计算能力来加速大语言模型的推理过程。

版本选择与硬件适配

本次发布的Ollama提供了三个主要版本,分别对应不同的ROCm版本:

  1. ROCm 5.7版本:适用于gfx803、gfx900:xnack-、gfx902和gfx1103(测试)架构的GPU
  2. ROCm 6.1.2版本:支持更广泛的GPU架构,包括gfx906:xnack-、gfx1010:xnack-、gfx1011、gfx1012:xnack-、gfx1030系列、gfx1100系列等
  3. ROCm 6.2版本:最新支持版本

用户需要根据自己GPU的具体架构选择合适的版本。常见的AMD GPU架构包括:

  • Radeon RX 5000系列:通常为gfx101x架构
  • Radeon RX 6000系列:通常为gfx103x架构
  • Radeon RX 7000系列:通常为gfx110x架构
  • AMD APU集成显卡:如780M APU为gfx1103

详细安装步骤

方法一:使用安装程序(推荐)

  1. 下载并运行OllamaSetup.exe安装程序
  2. 安装完成后,进入安装目录(通常为C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama\lib\ollama\rocm)
  3. 替换rocblas.dll文件
  4. 删除原有的library文件夹
  5. 根据GPU架构放入对应的ROCm库文件

方法二:手动部署

  1. 下载对应版本的压缩包(ollama-windows-amd64.7z或ollama-windows-amd64-rocm5.7z)
  2. 解压到目标目录
  3. 替换ROCm相关库文件
  4. 通过命令行运行./ollama serve启动服务

常见问题排查

如果遇到"amdgpu is not supported"错误,通常是由于:

  1. 选择了错误的ROCm版本
  2. 库文件替换不完整
  3. GPU架构不被当前版本支持

解决方法:

  1. 确认GPU具体架构
  2. 检查是否完整替换了所有必要文件
  3. 尝试其他ROCm版本

性能优化建议

  1. 尽量使用与GPU架构完全匹配的ROCm版本
  2. 对于较新的GPU(如RX 7000系列),建议使用ROCm 6.x版本
  3. 确保系统已安装最新AMD显卡驱动
  4. 根据模型大小调整显存分配参数

通过正确配置,AMD GPU用户可以在本地高效运行各种大语言模型,享受低延迟的AI交互体验。不同版本的性能表现可能有所差异,建议用户根据自身硬件条件进行测试比较。

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