ollama 多张显卡部署模型是一个有效利用多张显卡资源，提升深度学习模型训练与推理性能的重要方法。本文将详细记录如何部署此模型，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。

在进行 ollama 多张显卡部署之前，确保你的系统满足以下软硬件要求：

硬件要求：

至少两张 NVIDIA 显卡（支持 CUDA）

合适的电源和散热系统

主板支持多显卡插槽

软件要求：

操作系统：Linux 或 Windows 10+

NVIDIA 驱动（>= 450.80.02）

CUDA Toolkit (>= 11.0)

cuDNN库 (>= 8.0)

ollama 及其依赖包

安装所需软件的命令如下：

以下是部署模型的基础配置步骤：

配置 NVIDIA 驱动：

验证驱动安装是否成功。

安装 Python 依赖：

使用 requirements.txt 文件安装其他需要的库。

配置 ollama 使用多张显卡： <details> <summary>展开高级步骤</summary>

创建一个配置文件 config.yaml。

在配置文件中指定使用的 GPU。

启动 ollama。

</details>

验证配置：

通过检查日志输出确认多显卡是否有效。

在 config.yaml 文件中，多个参数影响显示卡的配置：

gpus: 指定使用哪些 GPU

model: 定义模型类型

batch_size: 设置训练的批量大小，这会影响显存使用

以下是类图，展示了配置项之间的关系：

对于算法参数推导，用公式表示：

[ \text{Total_Memory} = \sum_{i=1}^{n} \text{Memory}_{i} ]

功能验收的关键在于确认多显卡是否成功运转。以下是一个简单的单元测试代码示例：

预期结果：

如果配置正确，将输出 "Using X GPUs"，其中 X 是可用的 GPU 数量。

为进一步提升性能，可通过自动化脚本定期监控 GPU 使用情况与资源分配。以下是系统优化前后的 C4 架构图对比：

性能模型的公式如下：

[ \text{Performance}{optimized} = \frac{\text{Total_Throughput}}{\text{Latency}{optimized}} ]

部署完成后，基于多卡架构的模型大大扩展了应用的可能性。以下是使用场景的饼图：

为了匹配场景的需求程度，提出的需求图如下：

通过这些步骤，我们可以有效地在多张显卡上部署 ollama 模型，并将其应用于不同的场景中。