docker部署ollama开启gpu

为了在Docker中部署Ollama并启用GPU，加速智能模型的推理过程，我们将逐步覆盖完整的安装和配置过程。下面是整个流程的详细记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。

环境准备

在开始之前，我们需要准备好相应的环境。确保你的操作系统支持Docker，并且已经安装了最新版本的NVIDIA驱动及Docker引擎。接下来，安装NVIDIA Docker工具包，以便Docker能够使用GPU。

前置依赖安装

• 【NVIDIA驱动】 - 确保安装正确配置，以支持GPU。
• 【Docker】 - 需要确保Docker版本符合要求。可以通过 docker --version 命令查看。
• 【NVIDIA Docker】 - 安装NVIDIA Container Toolkit以支持GPU。

环境搭建时间规划

gantt
    title Docker部署Ollama开启GPU 时间规划
    section 环境准备
    安装NVIDIA驱动            :a1, 2023-10-01, 1d
    安装Docker                 :a2, after a1, 1d
    安装NVIDIA Docker工具包    :a3, after a2, 1d

版本兼容性矩阵

分步指南

接下来我们来安装和配置Ollama。

基础配置

1. 拉取Ollama镜像：

   docker pull ollama/ollama:latest
   

2. 创建Docker容器：

   docker run --gpus all -d --name ollama_container ollama/ollama:latest
   

3. 启动Ollama服务：

   docker exec -it ollama_container ollama start
   

4. 配置GPU设置：

   • 在启动容器时添加 --gpus all 参数。

高级步骤

<details> <summary>查看高级配置步骤</summary>

• 环境变量配置：

  export NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
  

• 网络配置（如果需要）：

  docker network create ollama_network
  docker run --gpus all --network ollama_network ...
  

• 数据挂载（如需要）：

  docker run --gpus all -v /path/to/data:/data ...
  

</details>

多语言代码块

# Python代码示例
import requests

# 请求Ollama服务
response = requests.get('http://localhost:8000/api/models')
print(response.json())

:: Windows CMD 示例
docker ps
docker logs ollama_container

配置详解

参数说明

以下是Ollama的相关配置项的详细说明：

classDiagram
    class Ollama {
        +start() 
        +stop() 
        +config()
        +setGPUConfig(gpu : string)
    }
    class GPUConfig {
        +device : string
        +memory_limit : int
    }

• start(): 启动Ollama服务
• stop(): 停止Ollama服务
• config(): 配置服务参数
• setGPUConfig(gpu): 设置GPU配置

验证测试

完成以上步骤后，我们需要确认Ollama是否顺利运行并正常使用GPU。

性能验证

可以通过访问API检验性能。以下是期望的结果说明：

预期结果：调用Ollama API后，能够正常返回模型信息，并且GPU的利用率应当大于0%。

curl http://localhost:8000/api/models

如果上述命令返回了模型的信息，我们可以初步判断Ollama部署成功。

排错指南

如遇到问题，可以通过查看日志分析。

日志分析

• 使用以下命令查看Ollama的日志：

docker logs ollama_container

版本回退演示

gitGraph
    commit id: "初始提交"
    commit id: "拉取Ollama镜像"
    commit id: "创建容器"
    commit id: "加入GPU支持"
    commit id: "问题出现"
    commit id: "版本回退"

扩展应用

使用Ollama的模型可以扩展到多个场景。

多场景适配

在不同的环境或者应用下，Ollama可以适配不同的需求。

erDiagram
    User {
        string name
        string email
    }
    Model {
        string type
    }
    User ||--o{ Model : uses

尽情探索Ollama在不同场景的实际应用，这为模型部署和推理开辟了新的方向。