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AMD 用户必看：Ollama 本地运行 AI 模型教程

引言

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人希望能够在本地计算机上运行大型语言模型（LLMs）和其他AI模型，以实现数据隐私、更快的响应速度和更低的成本。Ollama 的出现极大地简化了这一过程，它提供了一个简单易用的框架，让您可以在本地轻松下载、运行和管理各种开源AI模型。

对于 AMD GPU 用户来说，过去在本地运行AI模型可能面临一些挑战，例如驱动兼容性、ROCm 配置等。然而，Ollama 正在积极改进对 AMD GPU 的支持，使得现在 AMD 用户也能享受到本地AI的强大功能。本文将为您详细介绍 AMD 用户如何使用 Ollama 在本地运行 AI 模型。

为什么选择 Ollama？

• 易于安装和使用： 极简的安装过程，通过简单的命令行即可下载和运行模型。
• 广泛的模型支持： 支持 Llama 2, Mistral, Code Llama 等众多流行模型。
• 本地运行： 数据完全保留在您的计算机上，无需上传到云端，确保隐私安全。
• API 接口： 提供与 OpenAI 兼容的本地 API 接口，方便开发者集成到自己的应用中。
• 跨平台： 支持 macOS, Linux 和 Windows 操作系统。

准备工作：AMD 硬件与驱动

在开始之前，请确保您的 AMD GPU 满足以下条件：

1. 硬件支持： 您的 AMD GPU 应该是 RDNA 架构（如 Radeon RX 5000 系列及更新型号，包括 RX 6000、RX 7000 系列）。较旧的 GCN 架构 GPU 可能支持不佳或性能有限。
2. 充足的显存 (VRAM)： 大型语言模型需要大量的显存。建议至少有 8GB VRAM，对于更大的模型（如 7B 或 13B 参数），16GB 或更多显存将提供更好的体验。
3. 最新驱动： 确保您的 AMD GPU 驱动程序是最新版本。
   • Windows 用户： 通过 AMD Software: Adrenalin Edition 软件更新您的驱动。
   • Linux 用户： 确保您安装了最新的 Mesa 驱动和 ROCm 库。ROCm (Radeon Open Compute) 是 AMD 为 GPU 计算提供的开源软件平台，它对 Ollama 在 Linux 上运行 AMD GPU 模型至关重要。您可以通过 AMD 官方文档查找针对您 Linux 发行版的 ROCm 安装指南。

第一步：安装 Ollama

访问 Ollama 官方网站：ollama.com

根据您的操作系统选择相应的安装包进行下载和安装。

• Windows: 下载 .exe 安装包并按照提示进行安装。安装程序会自动处理大部分依赖。
• Linux:
  bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  这条命令将自动下载并安装 Ollama。在某些 Linux 发行版上，您可能需要额外配置 ROCm 运行时以确保 Ollama 能够正确识别并利用您的 AMD GPU。请参考 Ollama 的官方文档或 ROCm 的安装指南。
• macOS: 下载 .dmg 文件并拖拽到应用程序文件夹。

安装完成后，打开终端或命令提示符，输入 ollama --version，如果能显示版本信息，则说明安装成功。

第二步：下载并运行您的第一个 AI 模型

Ollama 提供了一个模型库，您可以通过 ollama run 命令轻松下载和启动模型。

1. 查找模型：
   您可以在 Ollama 官方网站的模型库页面 (ollama.com/library) 浏览可用的模型。选择一个您感兴趣的模型，例如 llama2 或 mistral。

2. 下载并运行模型：
   打开您的终端或命令提示符，执行以下命令：

   bash
ollama run llama2
   如果您是第一次运行 llama2 模型，Ollama 会自动开始下载它。下载速度取决于您的网络带宽，模型文件通常较大（几GB）。

   下载完成后，模型将立即启动，您会看到一个交互式提示符，表示模型已准备好接受您的输入。

   “`

   Send a message (/? for help)
   “`

3. 与模型交互：
   现在，您可以开始与 llama2 模型进行对话了。输入您的问题或指令，模型会生成回复。

   “`

   Send a message (/? for help)
   你好，能帮我写一首关于秋天的诗吗？
   (模型生成诗歌…)
   退出
   ``
要退出模型，输入bye或exit`。

4. 尝试其他模型：
   您可以尝试下载和运行其他模型，例如 mistral：

   bash
ollama run mistral
   您也可以指定模型的具体版本，例如：

   bash
ollama run llama2:13b
   这会下载并运行 Llama 2 的 130 亿参数版本。请注意，更大的模型需要更多的显存。

5. 列出已下载的模型：
   要查看您本地已下载的模型列表，请使用以下命令：

   bash
ollama list

第三步：优化与故障排除（AMD 专属）

1. 确认 AMD GPU 加速是否启用

对于 Windows 用户，Ollama 通常会自动尝试使用您的 AMD GPU。您可以通过任务管理器查看 GPU 利用率。

对于 Linux 用户，确保 ROCm 正确安装和配置是关键。您可以通过环境变量来控制 Ollama 对 ROCm 的使用：

“`bash

检查 ROCm 版本 (如果安装了)

rocminfo

运行 Ollama 模型时启用 ROCm 调试信息

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 # 根据您的 GPU 架构调整，例如 RX 6000 系列可能是 10.3.0
OLLAMA_ROCM_PATH=/opt/rocm # 替换为您的 ROCm 安装路径
OLLAMA_DEBUG=1 ollama run llama2
``
请注意，HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION` 可能需要根据您的具体 GPU 型号进行调整。您可以在 ROCm 官方文档中找到对应的 GPU 代号。

2. 显存不足问题

如果您遇到模型运行缓慢或报错“显存不足”的情况，可以尝试以下方法：

• 选择更小的模型： 模型名称后面的参数数量（如 7b, 13b）表示模型的规模。选择参数更小的模型（例如 llama2:7b）可以显著减少显存占用。
• 量化版本： 许多模型有不同的量化版本（例如 q4_0, q5_k_m），这些版本在保持一定性能的同时，能大幅降低显存需求。在 Ollama 库中查找这些版本。
• 关闭其他显存占用程序： 运行模型时关闭游戏、视频编辑软件或其他大型应用程序。

3. Linux ROCm 相关问题

如果在 Linux 上 Ollama 无法识别您的 AMD GPU，请检查：

• ROCm 安装： 确保 ROCm 已正确安装并配置。
• 环境变量： 确保 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量包含 ROCm 路径。
• 内核模块： 确保 AMD GPU 相关的内核模块（如 amdgpu）已加载。

结论

Ollama 为 AMD 用户在本地运行 AI 模型提供了一条清晰且相对简便的路径。通过遵循本文的步骤，您可以轻松地将强大的 AI 模型带到您的桌面，享受本地推理带来的隐私、速度和灵活性。随着 Ollama 和 ROCm 生态系统的不断成熟，AMD 用户在 AI 领域的体验将越来越好。现在就开始探索吧，将您的 AMD 平台转变为一个强大的本地 AI 工作站！
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