deepseek-人部署ollama
时间: 2025-06-23 08:54:27 浏览: 6
### 部署 DeepSeek 模型到 Ollama 平台
要在 Ollama 平台上部署 DeepSeek 模型,可以按照以下方法操作:
#### 使用命令运行模型
通过 `ollama run` 命令可以直接启动指定的模型。如果该模型尚未下载,则会自动从远程仓库拉取最新版本[^1]。
```bash
ollama run deepseek-coder-v2:latest
```
此命令将尝试加载名为 `deepseek-coder-v2` 的模型,并确保其为最新版。如果没有找到对应的本地缓存文件,Ollama 将执行自动化的模型拉取流程并完成初始化。
#### 列出已安装的模型
为了确认当前环境中已经存在的模型列表,可以通过如下指令查看所有可用模型及其状态信息:
```bash
ollama list
```
这一步有助于验证目标模型是否成功被添加至系统中以及它的具体配置详情。
#### 移除不再使用的模型
当某些模型不再需要时,可利用下面这条语句将其彻底删除以释放存储空间:
```bash
ollama rm 模型名称
```
例如要移除刚才提到的那个特定版本号下的编码器实例的话就应该是这样写法:
```bash
ollama rm deepseek-coder-v2
```
#### 可视化界面支持
除了基本的功能外,还有用户贡献了关于 Web UI 和图形化管理工具方面的经验分享[^2]。这些资源可以帮助开发者更直观便捷地管理和调用不同类型的 LLMs (Large Language Models),包括但不限于 DeepSeek 系列产品在内的多种预训练方案都可以集成进来形成统一的操作入口。
对于希望进一步提升用户体验或者简化日常维护工作的团队来说,探索此类扩展选项无疑是一个值得考虑的方向。
```python
# 示例 Python 脚本用于演示如何与 Ollama API 交互
import requests
def query_ollama(prompt, model="deepseek"):
url = f"http://localhost:11434/api/generate?model={model}"
payload = {"prompt": prompt}
response = requests.post(url, json=payload).json()
return response['response']
print(query_ollama("Explain the concept of gravity"))
```
上述脚本展示了如何通过 HTTP 请求方式访问本地运行中的 Ollama 实例并向选定的大规模语言处理单元提交查询请求。
---
阅读全文
相关推荐

















