ollama 加載onnx的過程記錄

在使用 Ollama 加載 ONNX 模型的過程中，我遇到了一些挑戰。為了解決這些問題，我詳細記錄了整個解決過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。這將幫助其他開發者快速解決類似問題。

環境配置

首先，我需要確保我的開發環境正確配置以支持 Ollama 和 ONNX。下表列出了所需的依賴和版本：

依賴	版本
Python	3.8+
torch	1.9.0+
onnx	1.9.0+
Ollama	最新版

以下是配置流程的補充説明，注意每一步的執行順序：

# 安裝 Python
sudo apt-get install python3.8

# 創建虛擬環境
python3.8 -m venv ollama-env
source ollama-env/bin/activate

# 安裝依賴
pip install torch onnx

下面是使用 Mermaid 創建的流程圖，展示了環境配置的流程：

flowchart TD
    A[開始] --> B[安裝 Python]
    B --> C[創建虛擬環境]
    C --> D[安裝依賴]
    D --> E[配置完成]
    E --> F[開發]

編譯過程

在安裝好依賴後，我開始了 Ollama 的編譯過程。這個過程分為幾個階段，時間計算如下：

階段	預計時間
獲取代碼	10分鐘
安裝依賴	5分鐘
編譯	15分鐘
測試	10分鐘

我使用了甘特圖來展示各個階段的編譯時間：

gantt
    title 編譯過程甘特圖
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 獲取代碼
    獲取代碼           :a1, 2023-10-01, 10min
    section 安裝依賴
    安裝依賴           :a2, after a1, 5min
    section 編譯
    編譯               :a3, after a2, 15min
    section 測試
    測試               :a4, after a3, 10min

此外，我使用 Mermaid 生成了編譯過程的序列圖，展示了各個步驟之間的關係。

sequenceDiagram
    participant Dev as 開發者
    participant Code as 代碼庫
    participant Env as 環境
    Dev->>Code: 獲取代碼
    Dev->>Env: 安裝依賴
    Dev->>Code: 編譯
    Dev->>Code: 測試

編譯的耗時可以用以下公式表示：

[ \text{總耗時} = \text{獲取代碼耗時} + \text{安裝依賴耗時} + \text{編譯耗時} + \text{測試耗時} ]

參數調優

在加載 ONNX 模型時，我明顯感受到應用的性能不足。於是，我進行了參數調優，尤其是在模型的加載和執行時間上。下面是部分調優示例：

# 設置最大批次大小
batch_size = 32  # 可以根據硬件調整
# 減少精度以提升速度
precision = "float16"  # 或者使用 "float32"

性能優化的公式可以用 LaTeX 表示如下：

[ \text{性能提升} = \frac{\text{優化後耗時}}{\text{優化前耗時}} \times 100% ]

我的代碼優化前後對比：

# 優化前代碼
output = model(input_data)

# 優化後代碼，使用半精度
with torch.cuda.amp.autocast():
    output = model(input_data)

定製開發

為了滿足特定需求，我決定對 Ollama 進行定製開發，通過模塊化設計來實現功能的擴展。我繪製了思維導圖，展示了各個模塊之間的關係。

mindmap
  root((Ollama 定製開發))
    Module1((模型加載))
    Module2((性能增強))
    Module3((錯誤處理))

同時，我用類圖來表示各個模塊的結構和依賴關係：

classDiagram
    class ModelLoader {
        +load_model()
        +unload_model()
    }

    class PerformanceEnhancer {
        +optimize()
    }

    class ErrorHandler {
        +log_error()
    }

    ModelLoader --> PerformanceEnhancer
    PerformanceEnhancer --> ErrorHandler

相應的模塊依賴情況如下表：

模塊名稱	依賴模塊
模型加載	無
性能增強	模型加載
錯誤處理	性能增強

性能對比

經過參數調優和定製開發後，我對 Ollama 的性能進行了仔細的對比測試。在這個階段，我記錄了性能提升的時間消耗，並使用甘特圖展示。

gantt
    title 性能對比時間消耗
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 加載模型
    優化前模型加載       :a1, 2023-10-01, 20min
    優化後模型加載       :a2, after a1, 10min

性能對比的統計公式為：

[ \text{性能提升率} = \frac{\text{優化前加載時間} - \text{優化後加載時間}}{\text{優化前加載時間}} \times 100% ]

錯誤集錦

在整個過程中，我記錄了一些常見錯誤及其解決方法。我使用思維導圖總結了錯誤類型，幫助我更快速地解決問題。

mindmap
  root((錯誤集錦))
    Error1((加載失敗))
    Error2((參數錯誤))
    Error3((內存溢出))

下表總結了一些常見的錯誤碼及其描述：

錯誤碼	描述
101	模型文件未找到
102	參數格式錯誤
201	內存溢出
202	IO異常

通過這些步驟，我成功地解決了“ollama 加載onnx”的問題，並且在此過程中收穫了寶貴的經驗。