ollama run deepseek-r17b
时间: 2025-02-13 07:15:36 浏览: 116
### 运行 DeepSeek-R17B 模型或程序的方法
为了运行名为 `deepseek-r17b` 的模型或程序,通常需要遵循特定环境配置和命令执行流程。假设该模型依赖于 Ollama 平台或其他类似的机器学习框架,以下是具体操作指南:
#### 准备工作
确保安装并配置好所需的软件包以及库文件。如果此项目基于 Python,则建议通过 Anaconda 创建独立虚拟环境来管理依赖关系。
对于涉及网络请求的部分组件,可能还需要按照说明将相关可执行文件加入到 Proxifier 列表中设置为 direct 方式连接[^1]。
#### 加载模型与初始化
启动终端窗口进入目标项目的根目录位置,在这里假定已经下载好了预训练版本的 `deepseek-r17b` 文件夹结构如下所示:
```
/deepseek-r17b/
├── README.md
└── model_files/
└── deepseek_r17b.onnx
```
加载 ONNX 格式的神经网络权重参数至内存当中准备推理计算任务之前,先确认已成功导入必要的第三方模块比如 onnxruntime 或者 tensorflow-onnx (tf2onnx).
```python
import onnxruntime as ort
from pathlib import Path
def load_model(model_path: str):
"""Load an ONNX model into memory."""
session = ort.InferenceSession(Path(model_path).absolute().as_posix())
return session
```
#### 执行预测过程
定义输入数据格式化函数以便传递给模型实例进行前向传播运算得出最终结果输出。注意这里的实现细节会依据实际应用场景有所不同,下面仅提供了一个简单的例子用于演示目的。
```python
def predict(session, input_data):
"""Run inference with given inputs"""
output_names = [node.name for node in session.get_outputs()]
result = session.run(output_names, {"input": input_data})
return result
```
调用上述两个辅助方法完成整个端到端的工作流处理逻辑链路构建之后就可以正式开启对该 AI 应用的实际测试环节了。
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