ollama GPU內存佔滿問題是近期開發者在使用機器學習模型時常遇到的挑戰之一。當多模型同時運行或處理大規模數據集時，GPU內存容易被佔滿，導致性能降級甚至崩潰。因此，本文將詳細記錄解決這一問題的過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。希望通過這些內容，幫助大家更高效地使用GPU資源。 環境準備 在開始之前，我們首先需要準備適合的硬件和軟件環境。
在設計和實現高效的機器學習模型時，使用如“transformers”、“ollama”和“vllm”這樣的現代庫是至關重要的。作為研究者與開發者，我們經常會面臨構建、調試及優化模型的眾多挑戰。在這篇博文中，我將詳細描述如何處理這些問題的過程，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析以及逆向案例。 協議背景 隨着深度學習、尤其是自然語言處理領域的快速發展，多種高效且靈活
在深度學習領域，顯卡的種類和性能差異可能導致在使用“ollama”框架時出現“顯卡混搭”的問題。本博文將從多個方面記錄解決這一問題的過程，以便於將來的參考。以下將詳細介紹環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優和最佳實踐。 環境預檢 在開始之前，我們需要確保系統滿足所需的基本條件。以下是系統要求的表格： 組件 最小要求
