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火炎运营(https://www.firecms.xin/)2025年04月17日讯息：
关键点：[最新热点] | Llama Ollama 预计将在 2024 年推出最新版本
解决方案：详细教程，涵盖关键步骤
步骤 1：安装 NVIDIA 显卡驱动
初步要求
- 目标平台：Llama Ollama 的核心功能基于 NVIDIA 显卡
- 推荐版本：NVIDIA GeForce RTX X40 或以上
解决方案
1. 选择显卡驱动
- 下载并安装 NVIDIA 显卡驱动（如 RTX 3090、RTX 4060 等）
- 打开程序，点击“Update” 单选框以更新驱动
2. 安装依赖项
- 在 Llama Ollama 中添加以下依赖：nvidia-cuda-dev、nvidia-cudnn-dev
- 安装命令示例：`curl https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/TensorFlow-CUDA//master/necessary/cudefoam.txt | sh`
3. 完成安装
- 将 NVIDIA 显卡驱动和依赖项复制到 Llama Ollama 的源文件夹（如 `~/.local/ollama/``）
步骤 2：安装 CUDA 和 cUDNN
初步要求
- 目标平台：Llama Ollama 系统支持 CUDA 支持的平台，包括 NVIDIA 显卡
- 推荐版本：NVIDIA CUDA 10.5 或以上
解决方案
1. 安装 CUDA
- 打开 `nvidia-cuda-dev` 文件夹，运行以下命令：```bash cd nvidia-cuda-dev && make --no-arg --out=setup --fix $HOME/CUDA/MakeLists```
- 将 CUDA 驱动复制到 Llama Ollama 的源文件夹
2. 安装 cUDNN
- 打开 `nvidia-cudnn-dev` 文件夹，运行以下命令：```bash cd nvidia-cudnn-dev && make --no-arg --out=setup --fix $HOME/CUDA/MakeLists```
- 将 cUDNN 驱动复制到 Llama Ollama 的源文件夹
3. 完成安装
- 在 Llama Ollama 中运行以下命令：`ollama add-cudnn --skip-known --version=cudnn --project-root=/path/to/ollama/project --env PATH=/path/to/ollama/config/vtk`
步骤 3：下载并配置 Llama Ollama
初步要求
- 目标平台：Llama Ollama 系统支持 NVIDIA 显卡
- 推荐版本：Llama Ollama 1.0 或以上
解决方案
1. 下载 Llama Ollama 系统包
- 打开 `https://github.com/microsoft/Llama-Ollama/releases` 并选择目标平台，下载并安装系统包
2. 配置 Llama Ollama 驱动器
- 在 Llama Ollama 的源文件夹（如 `~/.local/ollama/`）中找到对应的 Llama 驱动器（如 lama driver.msc 和 lama driver.csh）。
- 打开驱动，复制以下命令并运行：```bash
echo version=$(cat $(curl 'http://raw.githubusercontent.com/microsoft/Llama-Ollama/master/setup/install.sh | sh' -o /dev/null) | cut -d' | sed -sd22143 < $version') \
echo driver=LlamaDriver$version \
echo path=/path/to/ollama/project \
echo use-gpu=explicit
sudo nano ~/.local/ollama driver.msc && echo $(cat 'echo version=$(cat /etc/logrotate | head -n 2 | wc -l); echo $version | cut -d' whitespace, -f 1) | grep LlamaDriver
```
3. 完成配置
- 确保 Llama Ollama 的配置文件（如 `~/.local/ollama/config.py`）包含以下内容：
```python
# 引入 CUDA 驱动器import sys
sys.path.insert(0, 'nvidia-cuda-dev')
sys.path.insert(0, 'nvidia-cudnn-dev')
from nvidia.cudefoam import CUDAAmop
from nvidia.cudnn import CUDNNAmop
if CUDAAmop:
from .amop import AmaPropagator
from amop.utils import utils
AmaPropagator.initialize()
from CUDNNAmop import CudnnAmop, RunCommander
if CudnnAmop:
from ..utils.run_commander import run_commander
CudnnAmop.initialize()
run_commander()
```
4. 完成安装
- 在 Llama Ollama 的源文件夹中运行以下命令：```bash ./ollama build --config=/path/to/ollama/config --no-cpu --no-numbers --no-optimization --no-tuning --project-root=/path/to/ollama/project --env PATH=/path/to/ollama/config/vtk``
5. 完成部署
- 在 Llama Ollama 的源文件夹中运行以下命令：```bash ./ollama run deepseek-r1:7b```
总结
Llama Ollama 将在 2024 年推出最新版本，预计包含 improved performance and enhanced features. 进行上述教程操作后，用户可以在 Llama Ollama 系统中使用 Llama 的推理功能。