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Mac
有时,Ollama 可能无法如你所愿运行。解决问题的一个好方法是查看日志。在 Mac 上,你可以通过运行以下命令来查看日志:
cat ~/.ollama/logs/server.log
Linux
在使用 systemd 的 Linux 系统上,可以用这个命令查看日志:
journalctl -u ollama
Docker
在容器中运行 Ollama 时,日志会直接输出到容器的标准输出和标准错误输出中:
docker logs <container-name>
(使用 docker ps 可以找到容器的名字)
如果你是在终端里手动运行 ollama serve,那么日志会显示在该终端上。
Windows
在 Windows 上运行 Ollama 时,日志的存放位置有一些不同。你可以通过按下 +R 并输入下面的命令,在资源管理器窗口中查看日志:
为了更好地排查问题,启用额外的调试日志,首先从系统托盘菜单退出应用,然后在 PowerShell 终端中执行:
$env:OLLAMA_DEBUG="1"& "ollama app.exe"
Ollama 内置了多个为不同 GPU 和 CPU 向量特性编译的大语言模型(LLM)库。Ollama 会尝试根据你的系统能力选择最合适的库。如果自动检测功能出现问题,或者你遇到了其他问题(如 GPU 崩溃),可以通过指定特定的 LLM 库来解决。cpu_avx2 的性能最佳,其次是 cpu_avx,最慢但兼容性最强的是 cpu。MacOS 下的 Rosetta 模拟可以使用 cpu 库。
在服务器日志中,你会看到类似下面这样的消息(具体内容可能因版本而异):
Dynamic LLM libraries [rocm_v6 cpu cpu_avx cpu_avx2 cuda_v11 rocm_v5]
LLM 库替换(实验性)
你可以通过设置 OLLAMA_LLM_LIBRARY 来指定使用哪个 LLM 库,从而绕过自动检测。例如,如果你有一张 CUDA 显卡,但想要强制使用支持 AVX2 向量的 CPU LLM 库,可以使用:
OLLAMA_LLM_LIBRARY="cpu_avx2" ollama serve
你可以通过以下命令查看你的 CPU 支持哪些特性:
cat /proc/cpuinfo| grep flags | head -1
如果你在 Linux 上遇到问题想要安装一个旧版本,或者想要在正式发布前尝试预发布版本,你可以通过指定版本号来告诉安装脚本安装哪个版本:
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | OLLAMA_VERSION="0.1.29" sh
如果你的系统将 Ollama 存储临时可执行文件的 tmp 目录设置为了 “noexec”,你可以通过设置 OLLAMA_TMPDIR 来指定一个用户可写的替代位置。例如 OLLAMA_TMPDIR=/usr/share/ollama/
确保你已按照 docker.md 描述的步骤设置好了容器运行时环境。
有时,容器运行时可能在初始化 GPU 时遇到问题。查看服务器日志时,你可能会看到各种错误代码,如 “3”(未初始化)、“46”(设备不可用)、“100”(无设备)、“999”(未知)等。以下是一些可能帮助解决问题的排查方法:
现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。
我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。
再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。
因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。
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