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ollama ps命令输出字段解析 - CSDN博客
常见问题 为什么不是 100% GPU？ 可能是模型设计（如部分逻辑需 CPU 处理），或 Ollama 的默认负载均衡策略。 显存足够但 GPU 利用率低？ 尝试增大上下文窗口（--context 8192）或批次大小。
Ollama 相关命令 - 菜鸟教程
1、使用方法 ollama [flags]：使用标志（flags）运行 ollama。 ollama [command]：运行 ollama 的某个具体命令。 2、可用命令 serve：启动 ollama 服务。 create：根据一个 Modelfile 创建一个模型。 show：显示某个模型的详细信息。 run：运行一个模型。 stop：停止一个正在运行的模型。
List running models - Ollama
Retrieve a list of models that are currently running
Ollama系列---ollama使用gpu运行大模型 - jaxiid - 博客园
在控制台输入nvidia-smi -L，即可查看GPU的UUID 五、查看ollama是否使用了gpu 通过观察 PROCESSOR 就能看到，大模型是用的cpu还是gpu，还是混合的。 ollama ps 经验证：8G的显卡，跑8b的模型可以100%用GPU,非常流畅。 跑14b的cpu和gpu基本4 6开，可以观察 SIZE 模型运行需要的大小。
Ollama Commands Cheat Sheet · GitHub
Ollama Commands Cheat Sheet GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets
Ollama Commands: CLI and API Reference [Cheat Sheet]
Complete Ollama cheat sheet with every CLI command and REST API endpoint Tested examples for model management, generate, chat, and OpenAI-compatible endpoints
Ollama详解，无网环境导入运行本地下载的大模型，无网环境pycharm插件大模型调用、Ollama Python api、coze . . .
与传统 LLM 需要复杂配置和强大硬件不同，Ollama 能够让用户在消费级的 PC 上体验 LLM 的强大功能。 Ollama 会自动监测本地计算资源，如有 GPU 的条件，会优先使用 GPU 的资源，同时模型的推理速度也更快。 如果没有 GPU 条件，直接使用 CPU 资源。
Ollama GPU 加速配置踩坑记：从 CPU 到 CUDA 的完整排障指南（OLLAMA_GPU_LAYERS和CUDA_VISIBLE . . .
Ollama GPU 加速配置踩坑记：从 CPU 到 CUDA 的完整排障指南 写在前面 最近在折腾 Ollama 本地部署大模型，遇到了一个典型问题：明明按照网上的教程设置了 OLLAMA_GPU_LAYERS=cuda，结果运行 ollama ps 一看，所有模型还是老老实实跑在 CPU 上。折腾了半天，总算搞明白了问题所在。这里把完整的排障过程整理
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