ollama部署deepseek 只调用CVPU
时间: 2025-02-11 13:24:26 浏览: 56
### 如何在Ollama平台上部署DeepSeek模型并且只利用CVPU进行操作
#### 选择适合的硬件环境
为了确保能够顺利部署并运行DeepSeek模型,在选择硬件时需考虑计算机视觉处理单元(CVPU)的支持情况。对于想要完全依赖CVPU来完成推理或训练任务的情况,确认所选设备具备足够的计算能力和内存资源至关重要[^1]。
#### 下载与安装Ollama
按照官方指南获取最新版Ollama软件包,并依照指示完成安装流程。这一步骤为后续加载和管理包括DeepSeek在内的各种大型预训练模型奠定了基础[^2]。
#### 获取DeepSeek模型文件
访问指定渠道下载目标版本的DeepSeek模型权重及其他必要组件。注意检查兼容性和完整性以避免潜在错误发生。
#### 修改配置适应CVPU
针对希望专用于CVPU执行的任务场景,调整默认设置使整个工作流尽可能多地调用该类加速器。具体做法可能涉及编辑启动脚本中的参数选项或是通过API接口传递相应指令给框架层面上下文管理者[^3]。
```bash
# 示例命令行参数设定(假设存在这样的功能)
ollama run --device cvpu deepseek_model_path
```
#### 测试验证部署成果
最后一步是对新搭建好的平台进行全面的功能性测试,确保各项性能指标达到预期水平的同时也排查任何可能出现的问题点。如果一切正常,则说明已经成功实现了仅依靠CVPU来进行推理工作的目的。
相关问题
ubuntu安装ollama部署deepseek源程api调用接口
<think>好的,用户想在Ubuntu上安装Ollama并部署DeepSeek模型来调用API接口。首先,我需要确认Ollama的安装步骤。Ollama通常可以通过脚本安装,记得要使用curl下载安装脚本然后执行。可能需要用sudo权限运行,所以用户要注意权限问题。安装完成后,启动服务可能需要systemctl命令,但具体服务名称可能需要查一下,比如ollama.service是否正确。
接下来是部署DeepSeek模型。需要确认DeepSeek模型是否在Ollama的模型库中可用。如果官方支持,直接使用ollama run命令就可以拉取模型。如果不在库中,可能需要自己构建Modelfile,指定模型的路径和参数。这里可能需要用户有模型文件,比如GGUF格式的,并正确配置。
然后是API调用部分。Ollama默认的API端口是11434,用户可以通过curl发送POST请求到localhost:11434/api/generate。需要确保JSON格式正确,包括model、prompt等参数。用户可能需要安装HTTP客户端如Postman来测试API,或者用Python的requests库写脚本。
安全方面,如果用户需要外部访问,应该配置防火墙,比如UFW允许11434端口,或者设置反向代理如Nginx,并考虑HTTPS加密。这部分可能需要用户有一定的网络配置经验。
常见问题方面,安装时的权限问题、模型下载的网络问题、端口冲突都需要检查。模型部署失败可能是路径错误或者格式不支持,需要确认模型文件是否正确。API调用失败可能是参数错误或服务未启动,可以用systemctl status检查服务状态。
最后生成相关问题,考虑安装步骤的细节、模型支持情况、API调用方法、安全措施以及故障排除方法。这些可以帮助用户进一步解决问题。</think>### 在 Ubuntu 上安装 Ollama 并部署 DeepSeek 模型 API 的步骤
#### 1. 安装 Ollama
```bash
# 使用官方脚本安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 启动服务(安装完成后自动启动)
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama
```
#### 2. 部署 DeepSeek 模型
```bash
# 拉取 DeepSeek 模型(需确认模型在Ollama库中存在)
ollama run deepseek
# 若模型未收录,需手动构建 Modelfile
echo "FROM /path/to/deepseek-model.Q4_0.gguf" > Modelfile
ollama create deepseek -f Modelfile
```
#### 3. 调用 API 接口
```bash
# 使用 curl 测试 API
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "deepseek",
"prompt": "你好",
"stream": false
}'
# Python 示例代码
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:11434/api/generate",
json={"model": "deepseek", "prompt": "解释量子力学"}
)
print(response.json()["response"])
```
#### 4. 安全配置(可选)
```bash
# 开放端口(如果需要远程访问)
sudo ufw allow 11434/tcp
# 使用 Nginx 反向代理
location /ollama {
proxy_pass http://localhost:11434;
proxy_set_header Host $host;
}
```
### 常见问题排查
1. **安装失败**:检查网络连接和脚本执行权限
2. **模型加载失败**:确认模型文件路径正确且为GGUF格式
3. **API 无响应**:验证服务状态 `sudo systemctl status ollama`
4. **内存不足**:建议至少16GB内存,可尝试量化版本模型
ollama部署 deepseek
### 如何在Ollama平台部署DeepSeek
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek,在开始之前需做好充分准备。这包括确认计算机环境满足最低硬件需求以及安装必要的软件包[^2]。
#### 安装 Ollama
首先,需要下载并安装最新版本的 Ollama 软件。该过程可以通过访问官方文档获取详细的安装指令,适用于不同操作系统如 Windows 或 Linux 的用户[^1]。
#### 获取 DeepSeek 模型文件
接着,应从可信源处获得目标大模型即 DeepSeek 的镜像或压缩包形式的数据集。对于某些预训练好的大型语言模型来说,可能还需要注册账号来获取授权许可或是 API 密钥以便后续调用接口服务[^3]。
#### 启动 Docker 并拉取 OpenWebUI 映像
启动Docker容器引擎之后,在命令行界面中键入如下所示语句以加载 Web 用户界面组件:
```bash
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```
此操作会自动连接到 GitHub Container Registry 下载指定标签下的映像资源[^5]。
#### 加载与运行 DeepSeek 模型实例
最后一步则是利用已有的配置参数将选定的大规模预训练模型加载至内存当中,并开启监听端口等待客户端发起请求交互。具体的实现方式取决于所使用的框架及其配套工具链的支持情况;通常情况下会有专门编写的脚本来简化这一流程[^4]。
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