check_circle聊天机器人和客户服务
Ollama AI可以为智能聊天机器人和虚拟助理提供支持，为用户查询提供高效、准确的响应。其改进的性能和安全性使其成为提供卓越客户服务体验的理想选择。
高性能Ollama显卡服务器，使用Ollama GPU服务器轻松安装Ollama AI
Ollama是一种自托管AI解决方案，可在本地或您的Ollama GPU服务器上运行开源大型语言模型（LLM），如 Gemma、Llama、Mistral等。鹄望云提供高性价比Ollama GPU服务器，让您充分利用这些强大的模型，实现快速训练和稳定运行。
选择您的Ollama服务器
鹄望云提供最实惠的Ollama GPU服务器，是您托管Ollama AI、打造专属聊天机器人的理想选择。运行大型语言模型时，请确保GPU配置足够：7B模型至少8GB VRAM，13B模型16GB，33B模型32GB，70B模型64GB
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GPU云服务器 - A4000
￥ 692.45/月
立省45% (原价￥1259.00)
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立即订购- 配置： 24核32GB, 独立IP
- 存储： 320GB SSD系统盘
- 带宽： 300Mbps 不限流
- 赠送： 每2周一次自动备份
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 1个独立IP
- 独显： Nvidia RTX A4000
- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 6144
- 单精度浮点： 19.2 TFLOPS
新年特惠
GPU物理服务器 - V100
￥ 944.55/月
立省55% (原价￥2099.00)
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立即订购- CPU： 24核E5-2690v3*2
- 内存： 128GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
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GPU物理服务器 - A5000
￥ 1102.05/月
立省55% (原价￥2449.00)
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立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
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GPU物理服务器 - A6000
￥ 1924.50/月
立省50% (原价￥3849.00)
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立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显: Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
GPU物理服务器 - A40
￥ 3079.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia A40
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10752
- 单精度浮点： 37.48 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xA6000
￥ 7399.00/月
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立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显： Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xV100
￥ 3699.00/月
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立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显: Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5,120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
优质美国Ollama GPU服务器厂商 – 鹄望云
作为专注GPU 服务器的领先品牌，鹄望云在独立显卡服务器领域拥有多年经验，始终致力于提供高性能、性价比出众的GPU显卡服务器，助力企业和开发者高效运行各类计算任务
优质硬件
鹄望云GPU服务器配备英特尔至强E5 CPU和纯SSD/NVMe高效磁盘，采用美国T3级优质数据中心机房，确保高达99.9%的稳定运行时长，让您的Ollama GPU服务器或其他AI项目稳定高效。
超低价格
鹄望云美国显卡服务器提供市面上最具性价比的配置，型号丰富，灵活使用，价格经济实惠，大幅降低中小企业使用GPU加速和Ollama AI部署的门槛。
自研控制面板
鹄望云自主研发的云平台和控制面板不断优化升级，客户可一键完成服务器重装、重启、监控、备份等操作，快速完成安装Ollama并启动 Ollama服务器。
美国IP
鹄望云所有GPU服务器均配备美国独立IP，满足社交媒体运营、流媒体访问、地理定位服务、网络安全、网站开发和测试等多种需求。
免费试用
新用户可申请24小时免费试用Ollama服务器，完全免费测试Ollama AI在线或其他计算任务，满意后再付款，零风险体验。
实时开通
下单后系统自动匹配可用库存，提供Ollama GPU服务器快速开通服务，让您的Ollama服务器 和Ollama AI项目立即上线，省时高效。
托管Ollama AI可以用来做什么？
Ollama是一个可以轻松运行各种开源大模型的强大工具，它有着允许研究和商业使用的许可协议，使其成为寻求利用自然语言处理能力的个人、小型企业和大型企业的有吸引力的选择
check_circle自然语言处理（NLP）研究
研究人员和开发人员可以利用Ollama AI来探索自然语言处理、生成会话代理和进行语言相关实验的新进展。
check_circle内容生成
Ollama AI可以加载任何主流开源大模型，帮助您生成高质量的内容，例如文章、论文和创意写作。它可以帮助作家集思广益、提供提示并增强整体写作过程。
check_circle语言翻译
LLMs凭借其理解和生成类人反应的能力，借助Ollama可用于语言翻译任务，从而实现更准确且与上下文相关的翻译。
check_circle数据分析与洞察
Ollama可以协助从大量文本数据中分析和提取见解，帮助企业进行决策过程、情绪分析和趋势识别。
check_circle各行各业
Ollama AI的潜力延伸到各个行业，包括：电子商务、医疗保健、教育、金融服务、媒体和娱乐等。
Ollama AI相对于ChatGPT的优势
Ollama是一个开源平台，允许用户在本地运行大型语言模型。与ChatGPT相比，它具有多项优势
定制
Ollama允许用户创建和定制自己的模型，而ChatGPT则无法做到这一点，因为它是一个封闭产品，只能通过OpenAI提供的API访问。
成本
作为ChatGPT的自托管替代方案，Ollama可免费使用，而ChatGPT的某些版本或使用可能会产生费用。
效率
Ollama的设计效率更高，资源占用更少，这意味着它运行时所需的计算能力更少。这使得那些可能无法获得高性能计算资源的用户更容易使用它。
简单易用
Ollama以其简单的设置过程而闻名，即使是机器学习技术专业知识有限的人也可以使用它。这种易用性为更广泛的用户提供了尝试和利用LLM的机会。
安全隐私
OLlama运行所需的所有组件（包括 LLM）都安装在您指定的服务器中。这可确保您的数据保持安全和私密，不会在您的托管环境之外共享或收集信息。
免费用于研究和商业用途
Ollama的许可协议允许研究和商业使用，无需支付任何费用。这为构建聊天机器人和其他人工智能应用程序提供了一种经济高效的解决方案。
订购并登录GPU服务器
下载(https://ollama.com/)并安装Ollama AI
下载大模型文件，如Llama3、Phi3、Mistral、Gemma、Qwen、Mixtral
尽情与Ollama AI机器人聊天
Ollama GPU服务器托管常见问题
什么是Ollama？
Ollama是一个旨在在您的机器上本地运行开源大型语言模型 (LLM) 的平台。它支持各种模型，包括 Llama 2、Code Llama 等，并将模型权重、配置和数据捆绑到由Modelfile定义的单个包中。Ollama是一个可扩展的平台，支持为各种应用程序创建、导入和使用自定义或预先存在的语言模型。
Ollama需要互联网吗？
在下载完您需要的大模型后就不需要了。Ollama在本地运行，对话数据不会离开您的机器。
Ollama使用GPU吗？
Ollama是llama.cpp的一个精美包装器，它允许您使用您选择的模型在自己的硬件上运行大型语言模型。但OLLAMA的突出特点之一是它能够利用 GPU 加速。这是一个显著的优势，尤其是对于需要大量计算的任务而言。通过利用GPU，与仅使用CPU的设置相比，OLLAMA可以将模型推理速度提高数倍。
我在哪里可以找到Ollama GitHub存储库？
Ollama GitHub存储库是与Ollama相关的所有内容的中心。您可以在GitHub上搜索Ollama或点击此链接 ( https://github.com/ollama/ollama ) 查找源代码、文档和社区讨论。
什么是Ollama UI，它如何增强用户体验？
Ollama UI是一个图形用户界面，可让您更轻松地管理本地语言模型。它提供了一种用户友好的方式来运行、停止和管理模型。Ollama有许多优秀的开源聊天UI，例如Chatbot UI、Open WebUI等。
Llama是什么？
Llama是一系列生成文本模型，针对类似助手的聊天用例进行了优化，或者可以适用于各种自然语言生成任务。它是一系列经过预训练和微调的大型语言模型 (LLM)，参数范围从7B到70B不等，来自Facebook母公司Meta的AI团队。
Llama可以免费用于商业用途吗？
Llama可免费用于研究和商业用途。此版本包括预训练和微调Llama语言模型（Llama Chat、Code Llama）的模型权重和起始代码 - 参数范围从7B到70B。
Llama在推理场景使用时大概需要多少显存？
有一个简单的转换方法：不同的dtype，每10亿个参数需要内存如下：
- float32 4G
- fp16/bf16 2G
- int8 1G
- int4 0.5G
那么，如果7B模型使用int8精度，则需要1G*7 = 7G 显存。
- float32 4G
- fp16/bf16 2G
- int8 1G
- int4 0.5G
那么，如果7B模型使用int8精度，则需要1G*7 = 7G 显存。
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