ollama 在windows使用gpu
时间: 2025-02-03 15:14:06 浏览: 462
### 配置 Ollama 在 Windows 上使用 GPU
对于希望在 Windows 平台上利用 GPU 加速来运行 Ollama 的用户来说,主要挑战在于确保 NVIDIA CUDA 工具包和驱动程序正确安装,并使这些设置与 Ollama 兼容。由于官方文档可能更侧重于 Linux 环境下的部署方案,在 Windows 中实现这一目标则需额外注意几个关键步骤。
#### 安装必要的软件和支持环境
为了支持 GPU 加速功能,必须先确认已安装最新版本的 NVIDIA 显卡驱动程序以及适用于 Windows 的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库[^1]。这一步骤至关重要,因为只有当操作系统能够识别并管理 GPU 资源时,后续的应用层才能有效调用它们。
#### 设置 WSL2 (Windows Subsystem for Linux)
鉴于 Docker 是一种流行的容器化解决方案,而许多关于启用 GPU 支持的操作建议都围绕着它展开;然而,直接在纯 Windows 环境下配置可能会遇到兼容性问题。因此推荐采用 WSL2 方式作为中间件,这样不仅可以获得接近原生 Linux 的体验,还能更好地集成各种依赖项和服务[^2]。
- 启用 WSL2 功能并通过 Microsoft Store 获取 Ubuntu 或其他喜欢的发行版;
- 更新内核至最新稳定版本以确保最佳性能表现;
- 安装 nvidia-container-toolkit 来桥接主机上的 GPU 设备给 WSL2 实例内的应用程序使用。
#### 下载并启动 Ollama 容器镜像
完成上述准备工作后,可以按照常规流程拉取 Ollama 的 Docker 镜像文件:
```bash
docker pull ollama/ollama
```
接着创建一个新的容器实例,特别要注意 `--gpus` 参数的选择——指定为 "all" 可让所有可用的 GPU 均被纳入考虑范围之内:
```bash
docker run --gpus all -d -v C:\path\to\your\model:/root/.ollama -p 8080:8080 --name my_ollama_container ollama/ollama
```
这里假设本地磁盘中的某个目录用于持久保存训练好的模型权重或其他重要数据集,同时开放端口映射以便远程访问 Web UI 接口[^3]。
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