Modelfile配置说明
参数说明翻译
| 参数 | 描述 | 值类型 | 示例用法 |
|---|---|---|---|
| mirostat | 启用Mirostat采样以控制困惑度。（默认：0，0=禁用，1=Mirostat，2=Mirostat 2.0） | int | mirostat 0 |
| mirostat_eta | 影响算法对生成文本反馈的响应速度。较低的学习率将导致调整较慢，而较高的学习率将使算法更敏感。（默认：0.1） | float | mirostat_eta 0.1 |
| mirostat_tau | 控制输出的一致性和多样性之间的平衡。较低的值将导致更集中和一致的文本。（默认：5.0） | float | mirostat_tau 5.0 |
| num_ctx | 设置用于生成下一个标记的上下文窗口的大小。（默认：2048） | int | num_ctx 4096 |
| repeat_last_n | 设置模型回溯以防止重复的距离。（默认：64，0=禁用，-1=num_ctx） | int | repeat_last_n 64 |
| repeat_penalty | 设置对重复的惩罚强度。较高的值（例如，1.5）将对重复进行更强烈的惩罚，而较低的值（例如，0.9）将更加宽松。（默认：1.1） | float | repeat_penalty 1.1 |
| temperature | 模型的温度。增加温度将使模型更具创造性地回答。（默认：0.8） | float | temperature 0.7 |
| seed | 设置生成时使用的随机数种子。将此设置为特定数字将使模型对相同的提示生成相同的文本。（默认：0） | int | seed 42 |
| stop | 设置要使用的停止序列。当遇到此模式时，LLM将停止生成文本并返回。可以通过在模型文件中指定多个单独的stop参数来设置多个停止模式。 | string | stop “AI assistant:” |
| tfs_z | 尾部自由采样用于减少输出中不太可能的标记的影响。较高的值（例如，2.0）将更多地减少影响，而值为1.0则禁用此设置。（默认：1） | float | tfs_z 1 |
| num_predict | 生成文本时预测的最大标记数。（默认：128，-1=无限生成，-2=填充上下文） | int | num_predict 42 |
| top_k | 减少生成无意义内容的概率。较高的值（例如，100）将给出更多样化的答案，而较低的值（例如，10）将更加保守。（默认：40） | int | top_k 40 |
| top_p | 与top-k配合使用。较高的值（例如，0.95）将导致更多样化的文本，而较低的值（例如，0.5）将生成更集中和保守的文本。（默认：0.9） | float | top_p 0.9 |
| min_p | top_p的替代方案，旨在确保质量和多样性的平衡。参数p表示考虑标记的最小概率，相对于最可能标记的概率。例如，当p=0.05且最可能的标记概率为0.9时，过滤掉值小于0.045的逻辑。（默认：0.0） | float | min_p 0.05 |
如何让Ollama中的DeepSeek运行最快
要让Ollama中的DeepSeek运行最快，可以从以下几个方面进行优化：
-
硬件资源优化：
- GPU加速：确保已经安装并配置好支持GPU加速的Python环境。对于DeepSeek模型而言，在启动命令中指定更多的计算资源（如多个GPU设备）能够显著加速推理过程。例如，通过设置环境变量
CUDA_VISIBLE_DEVICES来启用多个GPU设备参与运算。 - CPU与GPU分配：合理调整GPU和CPU的分配比例，以充分利用硬件资源。在某些情况下，增加CPU的使用可以减少GPU的负担，从而提高整体性能。
- GPU加速：确保已经安装并配置好支持GPU加速的Python环境。对于DeepSeek模型而言，在启动命令中指定更多的计算资源（如多个GPU设备）能够显著加速推理过程。例如，通过设置环境变量
-
模型加载与配置优化：
- 模型层数调整：根据本地硬件条件，调整模型加载的层数。在显存有限的情况下，适当减少模型层数可以避免内存溢出（OOM）错误，同时提高运行速度。
- 参数调整：通过调整
num_gpu、num_ctx等参数来优化模型性能。例如，增加num_ctx的值可以扩大上下文窗口的大小，从而提高模型的生成能力；而调整num_gpu的值可以优化模型在GPU上的加载和运行效率。
-
数据管道优化：
- 批量加载：采用批量加载方式提交待预测样本给模型，可以减少每次调用间的开销时间。
- 数据预处理：提前完成必要的转换操作，如文本清洗、分词等，以减少模型处理数据的负担。
-
使用优化工具与框架：
- IPEX-LLM：对于使用Intel GPU的用户，可以考虑使用IPEX-LLM框架来加速模型推理。IPEX-LLM是英特尔团队开发的一个本地大语言模型推理加速框架，支持大多数主流AI大模型。
- 自动化混合精度：引入FP16半精度浮点数代替传统FP32，可以有效降低内存占用量以及缩短前向传播所需周期数目。现代框架如TensorFlow或PyTorch都支持自动混合同步机制实现这一点。
-
监控与调优：
- 性能监控：定期收集有关查询延迟率、吞吐量等方面的关键绩效指数（KPI），并与未采用任何优化手段前后的历史记录做对比分析，以评估当前策略的有效性和合理性。
- 持续调优：根据性能监控结果，不断调整和优化模型参数和配置，以达到最佳性能。
通过以上方法的综合运用，可以有效提高Ollama中DeepSeek模型的运行速度。