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:
- ROCm 5.7版本:适用于gfx803、gfx900:xnack-、gfx902和gfx1103(测试)架构的GPU
- 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
- 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)
- 下载并运行OllamaSetup.exe安装程序
- 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)
- 替换rocblas.dll文件
- 删除原有的library文件夹
- 根据GPU架构放入对应的ROCm库文件
方法二:手动部署
- 下载对应版本的压缩包(ollama-windows-amd64.7z或ollama-windows-amd64-rocm5.7z)
- 解压到目标目录
- 替换ROCm相关库文件
- 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:
- 选择了错误的ROCm版本
- 库文件替换不完整
- GPU架构不被当前版本支持
解决方法:
- 确认GPU具体架构
- 检查是否完整替换了所有必要文件
- 尝试其他ROCm版本
性能优化建议
- 尽量使用与GPU架构完全匹配的ROCm版本
- 对于较新的GPU(如RX 7000系列),建议使用ROCm 6.x版本
- 确保系统已安装最新AMD显卡驱动
- 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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