Linux系统部署Deepseek R1
时间: 2025-07-06 18:43:11 浏览: 3
<think>好的,我需要帮助用户在Linux系统上部署Deepseek R1模型。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,确保步骤正确。
用户提到使用Ubuntu 18.04系统,所以步骤应该基于这个环境。根据引用[1],第一步是安装Ollama,通过curl命令下载安装脚本。这看起来没问题,但我要确认安装脚本的来源是否可靠,建议用户检查官方文档。
接下来,下载模型数据。引用[1]和[2]提到了不同的模型版本,比如deepseek-r1:14b和1.5b。用户可能需要明确具体要下载哪个版本,但通常Ollama run命令会自动拉取模型,所以需要指导用户正确输入模型名称。例如,ollama run deepseek-r1:14b会下载14B参数的版本,而1.5b则是较小的版本。需要提醒用户根据硬件选择合适的大小,避免内存不足。
然后,引用[3]提到了在Docker容器中运行模型的方法。如果用户已经安装了Docker,可能需要指导他们如何操作。但用户的问题是关于Linux环境下的安装,可能不需要Docker,除非他们有特殊需求。不过还是应该涵盖这个部分,以备用户需要。
需要注意,Ollama的安装可能需要依赖项,比如curl和bash,这些在Ubuntu上通常已经安装,但最好提醒用户确保系统更新。另外,安装完成后可能需要添加用户到ollama组,或者处理权限问题,确保用户能正常运行命令。
模型下载后,运行示例对话是验证安装是否成功的关键步骤。用户可能需要知道如何与模型交互,比如输入问题后按Ctrl+D结束输入,或者处理可能的错误信息,比如网络问题导致下载失败。
最后,常见问题部分需要涵盖基本的问题排查,比如权限拒绝、模型下载失败、硬件要求等。例如,模型大小不同对显存和内存的要求不同,用户需要根据自身情况选择。如果用户没有GPU,可能需要说明Ollama是否支持纯CPU运行,以及可能的性能影响。
总结步骤应该是:安装Ollama -> 下载模型 -> 运行模型 -> 验证和使用。确保每一步都清晰,并且提示用户注意版本选择和系统要求。同时,引用提供的三个引用内容,正确标注来源,避免遗漏关键信息。</think>以下是在Linux系统上部署Deepseek R1大语言模型的完整步骤:
### 一、安装Ollama框架
1. 使用curl命令获取安装脚本并执行:
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
此命令会自动完成Ollama的安装和环境配置[^1]
2. 验证安装是否成功:
```bash
ollama --version
```
正常应显示类似`ollama version 0.1.xx`
### 二、下载Deepseek R1模型
1. 根据硬件配置选择模型版本:
- 显存≥24GB可选14B版本:
```bash
ollama run deepseek-r1:14b
```
- 内存≥16GB可选1.5B版本:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
模型会自动下载到`~/.ollama/models`目录[^2]
2. 查看已下载模型:
```bash
ollama list
```
### 三、运行与验证
1. 启动基础对话测试:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
>>> 你好,请用中文回答
```
输入后按`Ctrl+D`结束提问,应看到中文响应
2. Docker容器运行方式(可选):
```bash
docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b
```
适用于已安装Docker环境[^3]
### 四、常见问题排查
1. **权限问题**:若出现`permission denied`,执行:
```bash
sudo usermod -aG ollama $USER
```
注销后重新登录
2. **下载失败**:检查网络连接后重试,可添加代理:
```bash
export HTTP_PROXY=http://your_proxy:port
```
3. **硬件要求**:
- 1.5B版本至少需要8GB内存
- 14B版本建议使用NVIDIA显卡(需提前安装CUDA驱动)
### 五、进阶配置
1. 设置API访问(默认端口11434):
```bash
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "deepseek-r1:1.5b",
"prompt": "你好"
}'
```
2. 查看运行日志:
```bash
journalctl -u ollama -f
```
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