AMD RX580-ollama 显卡调用方案

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2025年2月22日修改

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AMD-RX580 ollama+deepseek-r1模型本地化部署方案，附AMD系列其它显卡版本替换方案

Ollama本地化部署方案教程可参考：​关于ollama非C盘安装以及模型非C盘存放方式​

当你使用 AMD 显卡在本地运行 Ollama 来处理 AI 大模型时，你可能会惊讶地发现它竟然使用的是 CPU 和内存，而非显卡的 GPU。​

以往使用 NVIDIA 显卡时，安装并使用 Ollama 或 Stable Diffusion 运行 AI 模型，通常会默认调用 GPU。然而，当尝试在配备 AMD Radeon RX 580  显卡的电脑上使用 Ollama 时，却出现了上述情况。​

前期准备

显卡：AMD RX580 8G

系统：window10及以上

软件准备

下载RX580的pre-built ROCm libraries

Assets：rocblas.for.gfx803.override.with.vega10.7z - 5.02 MBJul - 19, 2024

Ollama-for-amd

下载文件：0.3.2版本

Assets：OllamaSetup.exe - 65.4 MBAug - 2, 2024

由于部分网络环境可能无法正常访问情况，推荐使用 https://steampp.net/ 加速github访问

那么，如何查看这一问题呢？主要有以下两种方法：

1.
点击系统托盘中的 Ollama 图标，选择 “View Logs”，打开 server.log 文件，从文件内容中可以看到提示 “amdgpu 不支持”。​

2.
打开任务管理器，切换到 “性能” 选项卡，选择 “GPU”。在运行本地大模型并向其提问的过程中，观察 “专用 GPU 内存使用率” 这一指标，你会发现它的值并没有上升，与此同时，CPU 和内存的使用率却大幅飙升。​

以下是解决方案

•

首先确认 AMD 显卡是否支持 ROCm ：访问 rocm.docs.amd.com，查看列表中是否有你的显卡型号。如果有，并且列表后面的 HIP SDK 显示为打勾，那么直接下载并安装 AMD 官方版本的 ROCm 以及 Ollama 的官方版本即可正常使用。

•

如果显卡不在官方列表中或者 HIP SDK 为打叉：需要重新安装 Ollama-for-amd 的版本。具体步骤如下：

◦

访问 github.com/likelovewant/ollama-for-amd ，点击页面中的版本链接。

◦
滚动到页面最下方，下载安装程序，安装前记得先退出 Ollama。​

◦
返回页面上方，点击跳转链接去下载需要替换的文件。注意，刚刚下载的 Ollama 安装程序是基于 hipsdk 6.1.2 版本创建的，所以要下载相同版本的 ROCmlibs 文件，否则会导致运行失败。​

•
如果您的显卡型号非“AMD RX580”，可以参考「​AMD显卡其它版本替换方法」，下载替换对应的显卡版本文件进行后续安装就行，方法都是一样的。​

•
由于本文主述显卡型号为“AMD RX580”，按下方教程操作即可。​

操作方法：

1.
双击打开  OllamaSetup.exe - Windows右键管理员安装，默认路径即可​

2.
安装完成之后，解压文件 rocblas.for.gfx803​

3.
找到软件安装目录下 Ollama 软件位置（打开系统隐藏文件显示）​

目录如下：

代码块

C:\Users\usrname\AppData\Local\Programs\Ollama\rocm

4.
把刚刚解压得到的 rocblas.dll 文件 替换 ​

5.
打开 rocblas 文件夹 替换解压后的 library 文件夹​

6.
重新启动 Ollama 打开 server.log 日志文件​

7.
再次查看日志，如果成功，可以看到显存总量为 8GB，使用时最大可允许使用 7.8GB左右 。此时再观察 “专用 GPU 内存使用率”，会发现它已经几乎占满，而 CPU 和内存的使用率也相对下降。​

AMD RX580-ollama 显卡调用方案​