有一块RX 5600，想用来做一些AI方面的小实验，但是ollama官方默认不支持老款AMD显卡，不过还要有一些民间改版可以用。
分享一下win10系统下具体的实操过程以及一些坑。
废话不多说，以下是具体步骤：
1、运行ollama后，先右键图标，view log一下。
查看server.log文件，找到大约第八行，有一条msg“amdgpu is not supported”，这就代表当前显卡不被支持。然后再看后边具体的显卡型号，比如我的是gpu_type=gfx1010:xnack- 。ok，记下来即可。
2、退出ollama，然后到github找到“ollama-for-amd”这个项目（https://github.com/likelovewant/ollama-for-amd），直接去release里找到最新的版本下载。
下载安装版或者压缩版都可以，就是一个覆盖过程。我下载的是解压版。找到ollama具体的安装目录，然后把压缩包里的东西直接覆盖到安装目录下即可。
3、然后再到github找“ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU”这个项目（https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU），到release中下载最新版。
当然，最好看一下具体支撑自己gpu type的版本。我的最新版有支持，所以直接下最新的。下载完毕后解压，找到ollama安装目录，直接将解压文件copy至对应的目录下。
4、重新运行ollama，再看下server.log文件。
还是第八行，如果有看到name参数后有自己显卡的具体名称，则代表已经支撑了。
然后随便运行一个模型，然后用ollama ps命令看一下，如果有看到processor有类似“39%/61% CPU/GPU”，那就确定GPU有参与到运行了。如果还是100%CPU，那就是失败，再找原因吧~
好了，至此可以跑下具体模型，观察下gpu占用情况了。
有一些使用上的感受/坑，记录下。
1、整体速度上有变快，但显卡整体还是拉胯，能有多明显也谈不上，跑一下小模型（比如：deepseek14b）可能还能看出来，跑稍微大一些的（如：openai的oss20b）那还是挺慢的。
2、大模型一定要装在ssd中！机械硬盘的载入速度太慢了！
3、如果ollama有升级，建议不要更新！当然，这个比较难。目前没有特别好的办法。
方法1：将ollama目录设置为只读。不过这会影响日志写入，并产生其它问题。
方法2：防火墙层面断掉ollama的互联网链接。这个问题就是载入模型后无法联网了。不过如果纯本地模型的话，这个倒也OK。
总之，如果有更新导致amd显卡支持问题，那就按照上述办法覆盖一遍吧。
4、整体来说AMD显卡——尤其老显卡的模型运行效率不太行，玩儿AI的话，还是建议换N卡吧~