ai本地部署 uos7
时间: 2025-03-23 11:18:59 浏览: 29
### 在 UOS7 系统上进行 AI 模型或服务的本地部署方法
#### 准备工作
在开始之前，需确认已安装最新版本的 Deepin/UOS V23 或更高版本的操作系统，并具备管理员权限。此外，还需确保系统的网络连接正常以便于下载必要的依赖项。
#### 安装 Ollama 工具
Ollama 是一种轻量级工具，用于运行大型语言模型 (LLM)，支持多种架构并提供高效的推理能力。以下是具体操作步骤：
1. 执行以下命令来直接安装 `ollama` 软件包：
```bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
此脚本会自动检测当前环境并完成软件包的安装过程[^1]。
2. 验证安装是否成功，可以通过如下命令测试程序状态：
```bash
ollama version
```
#### 下载预训练模型
为了实现特定功能的服务化调用，需要先加载合适的 LLM 模型文件到本地存储中。推荐使用官方提供的高性能模型之一——DeepSeek[^2]。
1. 使用下面指令获取目标模型（例如 deepseek-13b）至默认路径下：
```bash
ollama pull deepseek/mini
```
2. 如果希望加速传输速度或者减少带宽消耗，则可以选择国内镜像站点作为资源地址来源替代原生链接方式访问GitHub仓库中的资产部分:
```bash
wget https://aliendao.cn/ollama/deepseek-mini.tar.gz && tar xzvf deepseek*.tar.gz -C ~/.local/share/ollama/
```
#### 启动与管理服务端口监听
当上述准备工作完成后即可启动后台进程对外暴露 RESTful API 接口供客户端请求交互之用。
1. 设置 HTTP Server 开启指定端口号(比如8080)上的持续在线模式:
```bash
ollama serve --port=8080 &
```
2. 测试接口可用性情况, 可尝试发送简单的 POST 请求验证返回数据结构正确与否:
```json
{
"model": "deepseek",
"prompt": "你好世界!",
"max_tokens": 50,
"temperature": 0.9
}
```
将其封装成 JSON 字符串形式并通过 cURL 命令提交给服务器处理得到响应结果:
```bash
curl http://localhost:8080/generate \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model":"deepseek","prompt":"你好世界!","max_tokens":50,"temperature":0.9}'
```
以上就是在 UOS7 上基于 Ollama 实现人工智能模型和服务本地化的完整流程说明文档[^2]。
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在开发手机程序时，首先会用到JDK来编写Java代码，然后使用相关的打包工具（如Maven或Gradle）将项目资源打包成JAR文件，接下来在Android Studio等IDE中进行代码编写和调试。为了在电脑上进行调试，可以启动配置好的手机模拟器，然后通过调试工具连接到模拟器上的虚拟设备，开始调试应用。
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