linux ollama拉起deepseek 671b
时间: 2025-03-01 16:07:34 浏览: 82
### 配置并启动 DeepSeek 671b 模型
为了在 Linux 环境下成功启动 Ollama 的 DeepSeek 671b 模型，需遵循特定的配置流程。
#### 创建配置文件
首先，创建一个名为 `config.yaml` 的配置文件用于指定模型参数：
```yaml
model:
name: deepseek-671b
path: /path/to/your/deepseek_671b_model.pt
type: pytorch # 如果适用；具体取决于所下载版本
```
此配置定义了要使用的模型名称、路径以及框架类型[^2]。
#### 下载模型
确保已从官方渠道下载适用于 DeepSeek 671b 版本的预训练权重文件，并将其放置于上述配置中指定的位置。
#### 初始化服务
使用终端执行初始化命令以准备运行环境：
```bash
ollama init
```
这一步骤会设置必要的依赖项和服务状态以便后续操作能够顺利进行[^3]。
#### 运行模型实例
最后，在命令行界面输入如下指令来启动 DeepSeek 671b 实例：
```bash
ollama run deepseek-671b:latest
```
这里假设使用的是最新发布的稳定版镜像标签 `latest`; 若有其他特定版本需求，则替换相应部分。
相关问题
Linux ollama部署deepseek
### 如何在Linux操作系统上部署DeepSeek模型
#### 准备工作
为了顺利安装和配置DeepSeek，在开始之前需确认已准备好必要的环境条件。这包括一台运行着Linux操作系统的计算机以及具有管理员权限的账户[^1]。
#### 安装依赖项
首先，更新现有的软件包列表并安装所需的依赖库。打开终端窗口执行如下命令来完成此过程：
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install python3-pip git curl -y
```
#### 创建虚拟环境
建议创建一个新的Python虚拟环境用于隔离项目依赖关系。通过下面几行指令可以轻松实现这一点：
```bash
pip3 install virtualenv
virtualenv venv
source ./venv/bin/activate
```
#### 获取源码
接下来克隆官方GitHub仓库中的最新版本代码至本地机器上。使用`git clone`命令下载整个存储库到当前目录下：
```bash
git clone https://github.com/deepseek-lm/DeepSeek.git
cd DeepSeek
```
#### 配置与启动服务
进入解压后的文件夹之后，按照README.md文档里的指示进一步设置参数选项，并最终启动应用程序。通常情况下只需要简单几步就能让服务器跑起来：
```bash
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
deepseek serve &
```
以上就是在Linux平台上成功搭建起DeepSeek所需经历的主要环节概述。
linux ollama下载deepseek路径
### 获取或安装 DeepSeek 的正确路径
对于希望在 Linux 系统上的 Ollama 环境中获取或安装 DeepSeek 的用户而言，了解具体的文件位置以及操作流程至关重要。
当通过官方渠道安装 Ollama 时，通常会利用 `curl` 命令来添加软件源并完成初步配置工作[^1]。然而，在离线环境中部署 DeepSeek，则可能涉及到直接解压预下载的二进制包到指定目录的操作，例如 `/mnt/sdb1/niuc/ollama` 这样的自定义路径下[^2]。
为了确认已成功安装 DeepSeek 并验证其所在的具体路径，可以尝试如下方法：
#### 方法一：查找命令
如果已经按照教程完成了安装过程，那么可以通过简单的 shell 查找命令定位程序的位置：
```bash
which ollama
```
此命令能够返回可执行文件的实际存储地址；如果是通过标准方式安装的话，默认情况下应该位于系统的 PATH 路径内，比如 `/usr/local/bin/` 或者其他常见目录之中。
#### 方法二：查看启动日志
另一种有效的方式是从启动服务的日志信息里寻找线索。假设使用的是 systemd 来管理服务，那么可以查阅相应的 journal 日志记录：
```bash
journalctl -u ollama.service --no-pager
```
这有助于发现更多关于应用程序加载期间涉及的关键路径的信息。
#### 方法三：手动指定路径
针对完全隔离且不具备联网条件的情况，确保提前准备好所需的依赖项，并将其放置于计划使用的根目录之下。之后再依据实际情况调整上述提到的 tar 解压缩指令中的目标路径参数即可满足需求。
一旦明确了 DeepSeek 所处的确切位置后，便可以根据需要正常调用它所提供的功能特性了。例如，要启动特定版本的模型实例，只需输入类似下面这样的命令行语句：
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b-qwen-distill-q8_0
```
以上便是几种常见的用于确定 DeepSeek 安装路径的方法介绍[^3]。
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1）需求与设计
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3.1 UML设计图
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### 进程ID的获取
要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。
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一
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1