ollama 部署 deepseek 教程

### 部署 DeepSeek 使用 Ollama 的教程对于希望利用 Ollama 来部署 DeepSeek-R1 的用户来说，可以遵循特定的指导来完成这一过程[^1]。下面提供了一个基于此方法的具体指南： #### 准备工作确保已经安装并配置好了 Ollama 环境。这通常涉及到下载官方提供的软件包以及设置必要的环境变量。 #### 步骤说明为了使用 Ollama 成功部署 DeepSeek-R1，需执行如下命令序列： ```bash # 更新本地仓库至最新版本 ollama update # 获取DeepSeek-R1模型文件 ollama pull deepseek-r1 # 启动服务端口监听，默认8080端口 ollama serve --port=8080 & ``` 上述指令会自动处理依赖关系，并启动一个HTTP服务器用于接收API请求。一旦完成了这些基本的操作之后，就可以通过发送 HTTP 请求给运行中的实例来进行交互测试了。例如，可以通过 `curl` 或者 Postman 工具向指定地址提交查询请求以获取响应结果。此外，在考虑不同的推理框架时，除了Ollama之外还有其他选项可供选择，比如 Open WebUI、LangChain 和 LlamaIndex 等，每种都有其特点和适用场景[^2]。对于更深入的学习资源和支持材料，建议访问由 WangRongsheng 维护的一个GitHub项目页面，这里包含了大量关于大型语言模型 (LLM) 的学习资料和技术文档链接[^3]。

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### 如何部署 DeepSeek 使用 Ollama #### 安装 Ollama 和准备环境为了成功部署 DeepSeek 模型，首先需要安装 Ollama 软件。这可以通过访问官方网站并按照提供的指南来进行[^4]。对于 Windows 用户来说，在本地环境中使用 Ollama 部署 DeepSeek R1 大约需要预留 10GB 的磁盘空间用于安装和部署过程。 #### 下载 DeepSeek 模型一旦 Ollama 成功安装完毕，则可以继续下载所需的 DeepSeek 模型版本。此操作可通过终端执行特定命令完成： ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b ``` 这条指令不仅会启动模型的下载流程，还会在下载完成后自动运行指定版本 (即 `deepseek-r1:1.5b`) 的 DeepSeek 模型[^1]。 #### 创建配置文件为了让 Ollama 正确识别所使用的 DeepSeek 模型，建议创建一个名为 `config.yaml` 的配置文件。该文件应包含如下内容以指明模型的具体路径及其类型（假设为 PyTorch 格式）: ```yaml model: name: deepseek path: /path/to/your/deepseek_model.pt type: pytorch ``` 请注意替换 `/path/to/your/deepseek_model.pt` 为你实际存储模型的位置[^2]。 #### 启动服务最后一步是确保 Ollama 服务已经正常启动以便能够调用已加载的 DeepSeek 模型提供预测或其他功能支持。 ---

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### 使用Ollama部署DeepSeek的指南 #### 准备工作为了成功部署DeepSeek，需先安装并配置好Ollama环境。这涉及到获取必要的硬件资源以及确保操作系统兼容性[^1]。 #### 配置Ollama环境启动前要确认已下载对应版本的Ollama软件包，并按照官方文档完成基本设置。对于微调后的Llama-3模型支持尤为关键，因为这是实现高效查询响应的基础。 ```bash # 安装依赖项 pip install ollama deepseek ragflow # 初始化Ollama服务 ollama init ``` #### 导入预训练模型通过指定路径加载预先准备好的Llama-3模型文件至内存中以便后续操作。此过程可能耗时较长取决于网络状况和个人计算机性能。 ```python from ollama import ModelLoader model_loader = ModelLoader() model_path = "/path/to/your/fine-tuned_llama_3" loaded_model = model_loader.load(model_path) ``` #### 设置RAGFlow参数针对特定应用场景调整检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)流程中的各项超参，从而优化最终输出质量。例如设定最大返回长度、温度系数等重要属性来影响对话风格和内容多样性。 ```json { "max_length": 50, "temperature": 0.7, "top_k": 50, "top_p": 0.9 } ``` #### 运行测试实例最后一步是对整个系统执行简单的功能验证——输入一条模拟用户请求，观察其经过处理后得到的回答是否合理有效。如果一切正常，则说明已经可以正式投入使用了。 ```python from deepseek import DeepSeekAgent agent = DeepSeekAgent(loaded_model) test_query = "请问今天天气怎么样？" response = agent.process(test_query) print(response) ```

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