ollama deepseek模型下载
时间: 2025-03-04 16:58:58 浏览: 40
### 如何下载 Ollama DeepSeek 模型
#### 使用特定目录加速模型下载
为了提高下载效率并避免网络波动带来的影响,在指定目录下载 DeepSeek 模型是一个有效的方法。可以按照如下方式操作:
1. 设置环境变量 `OLLAMA_CACHE_DIR` 来改变默认缓存路径,从而利用更快的存储介质或更稳定的网络连接节点。
```bash
export OLLAMA_CACHE_DIR=/path/to/faster/storage
```
2. 执行命令来启动带有参数的目标模型版本,例如对于较小规模的 1.5B 参数量级可以选择:
```bash
ollama run --model=deepseek-r1:1.5b
```
这有助于减少因网络不稳定造成的进度停滞现象[^1]。
#### 解决下载速度缓慢的问题
针对下载过程中出现的速度过低以及长时间无法完成的情况,建议采取以下措施优化下载体验:
- **检查当前使用的镜像源**:确认是否能够切换到距离较近或者响应更好的服务器地址。
- **调整并发数设置**:适当增加多线程下载的数量可能会改善整体吞吐率,但需注意不要超出带宽承载能力以免引起其他服务受影响。
- **避开高峰时段尝试重新获取资源**:有时ISP会在某些时间段内对P2P或其他类型的流量实施限流策略,因此可以在深夜等相对空闲的时间段再次发起请求。
上述方法能显著缓解由于网速受限而导致的一系列问题[^2]。
#### 处理进度条异常情况
当遇到进度条卡顿甚至倒退的现象时,可能是因为客户端与远程仓库之间的数据传输出现了间歇性的错误包重传机制触发所致。此时应该考虑更新至最新版官方工具链,并确保操作系统补丁已全部打齐;另外也可以临时关闭防火墙/杀毒软件测试是否存在兼容性冲突[^3]。
```python
import os
os.environ['OLLAMA_CACHE_DIR'] = '/mnt/ssd/fast_cache'
```
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