要让Ollama本地部署时使用NPU训练模型，同时使CPU和GPU可作为负载，需要以下步骤：

1. 安装依赖

   • Python：确保已安装Python环境，建议使用Python 3.8及以上版本。
   • PyTorch：Ollama的训练依赖于PyTorch框架，需根据系统环境和CUDA版本选择合适的PyTorch版本进行安装。例如在支持CUDA的GPU上，可以使用命令pip install torch来安装带有CUDA支持的PyTorch。
   • NPU相关库：要使用NPU加速训练，需要安装对应的NPU驱动和运行时库，以及适配PyTorch的NPU插件等。具体安装方法可能因不同的NPU硬件而异，一般需要参考NPU厂商提供的官方安装指南。

2. 下载与配置Ollama

   • 下载Ollama代码：从Ollama的官方GitHub仓库克隆或下载其源代码到本地。
   • 修改配置文件：找到Ollama的配置文件（通常是config.yaml或类似的文件），在其中添加对NPU、CPU和GPU的支持配置。具体的配置选项可能因Ollama的版本和NPU的类型而有所不同，但一般需要指定计算设备的类型和优先级等参数。
3. 数据准备：准备好用于训练模型的数据集，并将其组织成适合Ollama处理的格式。数据集可以是文本文件、图像数据等，根据具体的训练任务而定。
4. 启动训练：在终端或命令行中进入Ollama的项目目录，然后运行训练脚本。例如，如果使用Python进行训练，可以在命令行中输入类似python train.py --model_name your_model --data_path your_data的命令来启动训练过程，其中train.py是Ollama的训练脚本，your_model是你要训练的模型名称，your_data是你的数据集路径。

5. 监控与调整

   • 性能监控：在训练过程中，密切关注CPU、GPU和NPU的使用情况，包括显存占用、计算资源利用率等指标。可以使用系统自带的性能监控工具，如NVIDIA的nvidia-smi（用于监控GPU）等，或者使用第三方的性能监控软件。
   • 超参数调整：根据性能监控结果和训练过程中的损失值、准确率等指标，适时调整模型的超参数，如学习率、批大小等，以优化训练效果和资源利用效率。

总之，通过以上步骤，你可以有效地在本地环境中搭建一个高效的深度学习训练框架，充分利用多种计算资源加速模型的训练过程，并实时监测与调整以确保最佳性能。这不仅能够提升训练速度，还能帮助你更好地理解和改进模型的表现。