ollama只使用gpu的問題在技術應用中越來越受到關注，尤其是在需要高性能計算的場合，如自然語言處理和深度學習等領域。GPU（圖形處理單元）在並行計算中具有顯著的優勢，因此我們需要確保我們的系統能夠有效地利用GPU資源。然而，在某些情況下，ollama應用可能只使用GPU而不利用其他計算資源，這對於性能的全面發揮是一個限制。
背景定位
在面對需要高效處理大規模數據和複雜運算的業務場景時，依賴於GPU的計算能力顯得尤為重要。對於使用機器學習和深度學習的業務，業務場景可以分成性能敏感型和資源利用型。下圖展示了四象限圖中的技術債務分佈。
quadrantChart
title 四象限圖（技術債務分佈）
x-axis 技術債務
y-axis 業務價值
"性能敏感型": [3, 4]
"資源利用型": [3, 2]
"低性能敏感": [1, 1]
"低資源利用": [1, 2]
在這個背景下，ollama只使用GPU的問題顯得亟待解決，以便能夠最大程度上提高性能和效率。
演進歷程
在解決ollama只使用GPU的問題時，我們經歷了幾個關鍵決策節點。最初我們選擇了基於CPU的解決方案，但隨着計算任務的增加，性能瓶頸逐漸顯現。因此，我們考慮了GPU，並制定了一個思維導圖，展示了我們的技術選型路徑。
mindmap
根節點 技術選型路徑
A. CPU
A1. 性能評估
A2. 可擴展性
B. GPU
B1. 並行計算
B2. 資源利用
C. 混合方案
C1. 按需選擇
C2. 複雜度管理
該思維導圖幫助團隊瞭解了我們在技術選型上逐步傾斜於GPU的原因，並對後續的架構設計和性能優化奠定了基礎。
架構設計
接下來，我們開始架構設計，主要關注核心模塊，包括數據預處理、模型訓練與評估和結果輸出等部分。我們使用基礎設施即代碼的方法，通過YAML配置文件來定義架構結構。
version: '3'
services:
model:
image: ollama:latest
deploy:
replicas: 3
networks:
- ollama-network
environment:
- USE_GPU=true
api:
image: api:latest
networks:
- ollama-network
networks:
ollama-network:
YAML 文件中的配置使得我們可以輕鬆管理和擴展服務，確保GPU得到有效利用。此外，模塊間的交互設計也得到了充分的優化。
性能攻堅
在架構確定後，我們進行了性能攻堅，重點關注調優策略。我們使用狀態圖來描述系統的熔斷和降級邏輯，以保證在高負載時系統的可用性。
stateDiagram
[*] --> 正常運行
正常運行 --> 熔斷
熔斷 --> 降級服務
降級服務 --> 正常運行
在實際的性能調優中，我們定義了QPS（每秒查詢量）的計算模型，以評估系統性能的變化。
$$ QPS = \frac{總請求數}{總時間} $$
這個模型讓我們能夠量化性能，指導優化策略的實施。
覆盤總結
在這次解決ollama只使用GPU問題的過程中，我們總結出了一些可複用的方法論，旨在為未來類似項目提供參考。利用思維導圖的方式，我們理清了技術架構、性能考量與最終的業務需求間的關係。
mindmap
根節點 知識圖譜
A. 架構設計
A1. 組件交互
A2. 服務拓撲
B. 性能優化
B1. 調優策略
B2. 測試驗證
C. 可擴展性
在給工程師的訪談中，許多人強調協作和溝通的重要性，確保每個團隊成員瞭解整體架構和目標，能夠在問題出現時快速響應。
“始終關注性能與用户需求的統一是解決技術問題的關鍵。”——某工程師
擴展應用
最後，我們探討了多場景的適配問題。在不同的應用場景中，ollama的實現方式可能有所不同，因此我們提供了一些核心模塊的源碼示例。以下是一個樣例，能夠在多個場景中複用。
# Python示例：基於TensorFlow的模型推理
import tensorflow as tf
def model_inference(input_data):
model = tf.keras.models.load_model('model_path')
return model.predict(input_data)
使用 GitHub Gist 則可以更好地組織和分享這些代碼片段，幫助團隊在不同項目間複用這些核心模塊，提高開發效率。
gist:
通過這些步驟，我們不僅改善了ollama只使用GPU的問題，還為未來的性能優化和架構設計提供了經驗。