我的神舟笔记本电脑最近不是重装了NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop较新的驱动（V580.82.09）吗？结果发现Docker-ollama运行大模型的速度反而慢了，在AI的耐心帮助下，最终找到了原因。是因为580.82.09驱动版本太新，与之前安装的NVIDIA Container Toolkit（1.14.3）不匹配，导致容器找不到兼容的 libcuda.so，所以没有成功启用显卡的GPU。

还有NVIDIA Container Toolkit在Deepin 25上安装也是挺折腾的！挺麻烦的地方在于NVIDIA Container Toolkit的源与版本问题。在不断的测试安装后，安装NVIDIA Container Toolkit组件这事终于搞定了！现特分享给有需要的网友们～！

明确结论：Ollama 正在使用您的 NVIDIA GPU 进行运算

🔍 关键证据分析：

✅ GPU 识别成功

• library=cuda - 明确使用 CUDA 计算库
• name="NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU" - 正确识别显卡型号
• compute=8.9 driver=13.0 - GPU 计算能力和驱动版本正常

✅ 模型完全运行在 GPU 上

• offloaded 29/29 layers to GPU - 所有 28 个模型层 + 输出层都卸载到 GPU
• CUDA0 model buffer size = 4829.59 MiB - GPU 显存中分配了 4.8GB 模型数据
• GPULayers:29 - 明确指定所有层都在 GPU 上运行

✅ 显存使用情况

• 总显存：7.6 GiB
• 可用显存：7.2 GiB → 模型加载后占用约 4.8 GiB
• KV缓存：224.00 MiB - 也在 GPU 上

⚠️ 注意项（不影响GPU使用）

• entering low vram mode - 只是优化策略，不影响 GPU 加速
• 您的 RTX 4060 8GB 完全能够运行这个 7.6B 参数的 Qwen2 模型

🚀 性能表现

从日志看到 API 请求响应时间：

• 生成请求：18.45秒（首次加载）
• 聊天请求：1.14秒、1.42秒（后续响应很快）

总结：您的 Ollama 正在充分利用 NVIDIA RTX 4060 GPU 进行 AI 推理，性能表现正常！

Deepin 25安装与N卡(v580.82.09)版本匹配的NVIDIA Container Toolkit（v1.17.8）

首先，软件源地址，手动指定一个与Deepin 25兼容的Debian版本。

方法一：使用稳定的通用Debian软件源

根据NVIDIA官方页面的提示，可以尝试使用稳定的通用deb软件源。请依次执行以下命令：

1. 配置软件源和密钥：

   # 添加NVIDIA的GPG密钥
   curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
   # 使用稳定的通用deb软件源
   curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
   

2. 更新并安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
   

验证安装（关键步骤）

安装完成后执行以下命令，若能输出路径和版本，说明安装成功：

# 查看 nvidia-ctk 可执行文件路径
which nvidia-ctk
# 预期输出：/usr/bin/nvidia-ctk

# 查看版本（确保版本 >= 1.10.0，支持容器GPU加速）
nvidia-ctk --version
# 预期输出：nvidia-ctk version 1.17.8 (commit: ...)

后面的部分我就省略了......(详细可以查看此帖https://bbs.deepin.org/post/291393)