当前位置：首页 > news >正文

Ollama调用多GPU实现负载均衡

news 来源：原创 2025/9/14 18:53:36

文章目录

- 📊 背景说明
- 🛠️ 修改 systemd 服务配置
- - 1. 配置文件路径
  - 2. 编辑服务文件
  - 2. 重新加载配置并重启服务
  - 3. 验证配置是否成功
- 📈 应用效果示例
- - 1. 调用单个70b模型
  - 2. 调用多个模型（70b和32b模型）
- 总结
- 📌 附：自动化脚本（可选）
- 额外补充
- 🧠 1. Open WebUI多用户同时访问同一个模型，是否相互影响？
- - 🔍 详细说明：
  - - ✅ 互不干扰的部分
    - ⚠️ 可能“互相影响”的部分
- 📚 2. 使用知识库（向量检索/RAG）是否会影响模型？
- - ✅ 简短回答
  - 🔍 具体解释

默认的ollama调用的各种大模型，如deepseek 70b模型，每个模型实例只绑定一张 GPU，如果是多卡，其它卡会一直闲置，造成一定浪费。
本文档介绍如何通过 systemd 配置文件为 Ollama 服务添加 GPU 和调度相关的环境变量，从而实现多 GPU 的高效利用与负载均衡。

📊 背景说明

我们首先通过命令nvidia-smi查看有几张GPU，如下图，可以看到我们当前有4张卡，GPU编号是0,1,2,3（为了之后配置中设置数字）。

请添加图片描述

如果只是通过Open WebUI 使用ollama的deepseek-r1:70b模型，我们观察GPU使用情况，如下图，可以发现只有一张卡使用，即使是多个用户同时使用deepseek-r1:70b模型，也依然只有单个GPU使用，这造成了极大的资源浪费，没有相应的负载均衡。
在这里插入图片描述

如果局域网内用户，几个人访问70b模型，几个人访问32b模型，第一张卡显存占满了之后，才会调用第二张卡，第三张卡和第四张卡永远都不用使用到，造成一定程度上的资源浪费。

Ollama 也只会在部分 GPU 上负载，其他 GPU 处于空闲状态。
在这里插入图片描述

Ollama 默认每个模型实例只绑定一张 GPU，并不具备自动负载均衡的能力。

为实现模型多卡部署与更高的吞吐量，我们可以通过设置环境变量来调整 Ollama 的调度行为。

因此我们需要相应的环境设置，设置也很简单。

🛠️ 修改 systemd 服务配置

1. 配置文件路径

Ollama 的 systemd 服务配置文件路径如下：

/etc/systemd/system/ollama.service

2. 编辑服务文件

sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

默认的整体配置如下：
在这里插入图片描述

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/root/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"[Install]
WantedBy=default.target

按下 i 进入插入模式，找到 [Service] 段，我们需要在[Service]的下面添加几个环境变量设置，如下：

Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3"
Environment="OLLAMA_SCHED_SPREAD=1"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"

✨参数说明：

Environment=“CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3” 代表让ollama能识别到第几张显卡,因为4张显卡，从0开始编号，所以为0,1,2,3。根据你的显卡数量进行设置。
Environment=“OLLAMA_SCHED_SPREAD=1” 这几张卡均衡使用
Environment=“OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1” 模型一直加载, 不自动卸载，这个设置会一直占用显存不释放，相应会快一些。如果不经常使用模型，可以把这个去掉，啥时候通过Open Webui访问，然后啥时候加载模型，第一次加载一般会慢一些。

添加之后的完整配置：

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target[Service]
ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/root/bin"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
### 添加如下配置，下面三个是新增的
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3"
Environment="OLLAMA_SCHED_SPREAD=1"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"[Install]
WantedBy=default.target

按下 Esc，然后输入 :wq 保存并退出。

2. 重新加载配置并重启服务

使用如下命令：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

在这里插入图片描述

💡 注意：若出现 Failed 信息，仅为非关键错误，通常不影响实际运行。

sudo systemctl daemon-reload命令解释：

重新加载 systemd 管理器的配置文件。当你修改了服务的配置文件（比如 /etc/systemd/system/ollama.service）后，systemd 并不会自动发现这些改动，你需要显式告诉它：“配置文件变了，请重新读取”。

sudo systemctl restart ollama命令解释：

停止再重新启动 ollama 服务，使其立即应用你新修改的配置。

3. 验证配置是否成功

查看服务状态：

systemctl status ollama

在这里插入图片描述

检查环境变量是否注入成功：

sudo systemctl show ollama | grep Environment

你应当看到如下输出：

Environment=CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
Environment=OLLAMA_SCHED_SPREAD=1
Environment=OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1

参数说明

参数	含义
`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3`	指定可用的 GPU 编号（0 到 3），表示总共使用 4 张显卡
`OLLAMA_SCHED_SPREAD=1`	启用多 GPU 均衡调度，让模型推理在多卡之间分摊负载
`OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1`	模型常驻内存，保持加载状态，防止自动卸载，提高响应速度

📈 应用效果示例

1. 调用单个70b模型

进行上述设置之后，我们通过Open Webui访问70b模型，如下

在这里插入图片描述

此时查看显存占用，如下图，可以发现此时会同时使用4张卡，模型占用的43G左右的显存会均衡分布在4张卡中，而不是用单个卡推理。

在这里插入图片描述

2. 调用多个模型（70b和32b模型）

此时再访问32b的模型，如下：
在这里插入图片描述

此时显存占用如下图，可以发现依然会均衡的调用每个GPU，而不会使用单个GPU。

在这里插入图片描述

总结

通过为 systemd 添加环境变量配置，Ollama 可以实现：

多 GPU 推理任务的自动均衡调度
模型常驻显存，减少加载时间
灵活控制资源占用，提升整体性能表现

该方法适用于高并发场景、长时间部署服务、模型启动延迟敏感等使用场景。

📌 附：自动化脚本（可选）

如需自动完成上述步骤，可使用以下脚本：

#!/bin/bashSERVICE_FILE="/etc/systemd/system/ollama.service"# 插入环境变量（如果没有手动加过）
sudo sed -i '/^\[Service\]/a Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3"\nEnvironment="OLLAMA_SCHED_SPREAD=1"\nEnvironment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"' "$SERVICE_FILE"# 重新加载并重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama# 检查状态
sudo systemctl status ollama

额外补充

🧠 1. Open WebUI多用户同时访问同一个模型，是否相互影响？

🔍 详细说明：

✅ 互不干扰的部分

推理上下文是隔离的：每个用户的输入输出在 WebUI 层面是分开的，彼此看不到对方内容。
会话状态是用户独立的：对话记录、聊天上下文、调用参数不会混淆。

⚠️ 可能“互相影响”的部分

GPU 显存竞争：
- 70B 模型非常吃显存，如果同时多个用户发起推理，可能卡顿、OOM、速度变慢。
- 尤其是 batch size、上下文长度较大时会挤爆内存。
- 此时你看到的“互相影响”其实是性能瓶颈，不是逻辑混乱。
线程/队列调度：
- 如果使用的是单实例模型服务（比如 Ollama 只加载一次模型），请求会被排队处理。
- 一个用户长时间生成内容可能导致另一个用户响应慢。

📚 2. 使用知识库（向量检索/RAG）是否会影响模型？

✅ 简短回答

不会直接影响模型本身，但会影响模型的“输出内容”。

🔍 具体解释

模型本体（参数、权重）是静态的，不会被修改。
知识库的作用是提供额外的上下文信息（通过检索，拼接在 prompt 前），相当于给模型“补充资料”。
所以：
- 每个用户的知识库是独立配置的话，互不影响。
- 如果多个用户使用同一个知识库，那检索到的内容可能类似，影响回答的风格/方向，但不至于“污染”模型。
- 不会长期改变模型行为，只是短暂地影响一次回答。

参考链接：
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/447392

文章目录

📊 背景说明

🛠️ 修改 systemd 服务配置

1. 配置文件路径

2. 编辑服务文件

2. 重新加载配置并重启服务

3. 验证配置是否成功

📈 应用效果示例

1. 调用单个70b模型

2. 调用多个模型（70b和32b模型）

总结

📌 附：自动化脚本（可选）

额外补充

🧠 1. Open WebUI多用户同时访问同一个模型，是否相互影响？

🔍 详细说明：

✅ 互不干扰的部分

⚠️ 可能“互相影响”的部分

📚 2. 使用知识库（向量检索/RAG）是否会影响模型？

✅ 简短回答

🔍 具体解释

相关文章：