在處理“llama代碼在transformer中馬”這一複雜問題的過程中，我們需要從多個維度進行分析和解決。本文將以輕鬆的語氣逐步記錄這一過程，從環境的搭建到配置細節，再到實戰應用和性能優化, 最後還會提供一份排錯指南，幫助讀者更好地理解整個過程。 環境準備 在解決問題之前，首先我們需要搭建合適的開發環境。以下是需要的技術棧及其兼容性説明。 quadrantChart
在這篇博文中，我將介紹如何在 Linux 上下載並安裝 Ollama。Ollama 是一個用於快速創建和共享 AI 模型的工具，旨在方便用户進行機器學習項目的開發和實驗。 背景描述 隨着 AI 技術的快速發展，越來越多的開發者希望能夠更加高效地使用 AI 模型。Ollama 提供了一個簡化的方式來管理和下載這些模型，使得在本地運行和實驗 AI 的過程變得更加輕鬆。在 Linux
ollama只使用gpu的問題在技術應用中越來越受到關注，尤其是在需要高性能計算的場合，如自然語言處理和深度學習等領域。GPU（圖形處理單元）在並行計算中具有顯著的優勢，因此我們需要確保我們的系統能夠有效地利用GPU資源。然而，在某些情況下，ollama應用可能只使用GPU而不利用其他計算資源，這對於性能的全面發揮是一個限制。 背景定位 在面對需要高效處理大規模數據和複雜運算的業
