llama.cpp在linux上部署deepseek

<think>嗯，用户想在Linux系统上部署DeepSeek大语言模型，并设置支持局域网访问的知识库。首先，我需要回顾一下之前提供的引用内容，看看有哪些步骤可以参考。 根据引用[1]，用户提到使用Ollama和Page Assist浏览器插件来部署DeepSeek，并且目标是在局域网服务器部署，让其他电脑访问。所以第一步应该是安装Ollama。引用[2]里提到了在Ubuntu环境下使用llama.cpp进行CPU与GPU混合推理，可能需要安装一些依赖项，比如build-essential、cmake、curl等。还有引用[3]提到设置Ollama服务主机的固定IP，确保局域网访问。 接下来，我需要整理步骤。首先安装Ollama，然后拉取DeepSeek模型。安装依赖项的时候，可能需要按照引用[2]中的命令执行，比如更新apt-get，安装必要的软件包。然后配置Ollama的网络设置，使其监听所有IP地址，这样其他局域网内的设备才能访问。引用[3]中提到了设置固定IP，这可能需要用户手动配置网络接口，比如修改/etc/netplan下的配置文件或者使用nmcli工具。 另外，关于知识库部分，用户可能想结合LangChain或类似框架来管理本地文档，构建RAG应用。需要安装LangChain，并编写Python代码来加载文档、处理文本、建立向量数据库，并通过Ollama的API进行交互。这部分可能需要示例代码，比如使用LangChain的文档加载器和文本分割器，然后使用HuggingFaceEmbeddings生成向量，最后用Chroma作为向量存储。 用户可能遇到的问题包括Ollama服务无法启动、局域网无法访问、模型加载失败等。这时候需要检查防火墙设置，确保端口11434开放，Ollama服务是否正确监听0.0.0.0，以及模型是否下载正确。 最后，生成相关问题时要考虑部署中的常见问题，比如性能优化、安全设置、模型微调等，以及如何扩展知识库的应用场景。</think>### 分步教程：Linux系统部署DeepSeek模型并支持局域网访问知识库 --- #### **一、基础环境部署** 1. **安装Ollama框架** 通过官方脚本安装Ollama服务（需联网）： ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 验证安装：`systemctl status ollama`[^1] 2. **拉取DeepSeek模型** 选择适合的模型版本（如`deepseek-llm:7b`）： ```bash ollama pull deepseek-llm ``` 查看已安装模型：`ollama list` --- #### **二、配置局域网访问** 1. **设置Ollama监听地址** 修改服务配置文件，允许所有IP访问： ```bash sudo systemctl edit ollama.service ``` 在文件中添加： ```ini [Service] Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0" ``` 重启服务：`sudo systemctl restart ollama`[^3] 2. **配置服务器固定IP** 通过`nmcli`设置静态IP（示例）： ```bash sudo nmcli con mod "有线连接" ipv4.addresses 192.168.1.100/24 ipv4.gateway 192.168.1.1 ipv4.dns "8.8.8.8" ipv4.method manual sudo nmcli con up "有线连接" ``` 3. **防火墙放行端口** 允许11434端口通信： ```bash sudo ufw allow 11434/tcp ``` --- #### **三、知识库集成（RAG应用）** 1. **安装LangChain框架** 使用Python环境安装依赖： ```bash pip install langchain chromadb sentence-transformers ``` 2. **编写知识库处理脚本** ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma # 加载本地文档 loader = DirectoryLoader('/path/to/docs', glob="**/*.txt") documents = loader.load() # 分割文本 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 生成向量数据库 embeddings = HuggingFaceEmbeddings() vector_db = Chroma.from_documents(texts, embeddings, persist_directory="./chroma_db") ``` 3. **通过API调用模型** 使用CURL测试接口： ```bash curl http://服务器IP:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek-llm", "prompt": "如何解释量子纠缠？", "context": {"knowledge_base": "./chroma_db"} }' ``` --- #### **四、验证与调试** 1. **局域网客户端测试** 其他设备访问： ```python import requests response = requests.post('http://192.168.1.100:11434/api/chat', json={ "model": "deepseek-llm", "messages": [{"role": "user", "content": "简述相对论"}] }) print(response.json()) ``` 2. **常见问题排查** - **服务未启动**：检查`journalctl -u ollama.service` - **连接被拒绝**：确认防火墙和SELinux状态 - **模型加载慢**：添加`--n-gpu-layers 20`参数提升GPU利用率[^2] ---

<think>好的，用户想找关于如何使用Ollama部署DeepSeek模型的代码示例或教程。首先，我需要确认Ollama是否支持DeepSeek模型。Ollama主要支持的是Llama、Mistral等开源模型，而DeepSeek模型可能需要特定的配置或者转换步骤才能使用。 接下来，我应该检查Ollama的官方文档是否有相关支持。根据目前的信息，Ollama的模型库中并没有直接列出DeepSeek模型。这可能意味着用户需要自己将DeepSeek模型转换成Ollama支持的格式，比如GGUF。用户可能需要使用像llama.cpp这样的工具来进行模型转换，这需要一定的技术步骤。 然后，用户可能需要一个Modelfile来配置模型参数。这里需要提供一个示例Modelfile，说明如何设置基础模型、系统提示和参数。同时，要提醒用户注意模型路径的正确性以及硬件资源的需求，比如显存和内存是否足够。 另外，用户可能不了解如何安装和配置Ollama，所以需要给出基本的安装步骤，比如在Linux系统下的curl命令。还要提到运行Ollama服务后如何通过API进行测试，比如使用curl发送POST请求，并解释各个参数的意义。 最后，考虑到用户可能需要进一步的帮助，应该列出相关问题，比如如何优化性能、如何集成到应用、模型转换的具体步骤等。同时，引用相关的资源，比如Ollama的文档和DeepSeek的官方资料，确保信息的可靠性。 总结来说，用户的需求涉及到模型部署的多个步骤，可能需要转换模型、配置Ollama，并测试API。需要逐步引导用户完成这些步骤，并提醒可能遇到的常见问题，比如模型格式不支持或硬件资源不足。同时，提供相关问题的链接，帮助用户深入了解更多细节。</think>### 使用Ollama部署DeepSeek模型的步骤说明 #### 1. 模型格式转换 Ollama主要支持GGUF格式的模型文件[^1]。若已有DeepSeek的原始权重文件（如PyTorch格式），需先使用`llama.cpp`工具转换： ```bash ./convert.py --input-model ./deepseek-7b --output-model ./deepseek-7b-q4_0.gguf --quantize q4_0 ``` #### 2. 创建Modelfile 新建`Modelfile`定义模型配置： ```dockerfile FROM ./deepseek-7b-q4_0.gguf PARAMETER num_ctx 4096 SYSTEM """ You are DeepSeek-LM developed by DeepSeek. """ ``` #### 3. 构建Ollama模型 ```bash ollama create deepseek -f Modelfile ``` #### 4. 启动推理服务 ```bash ollama serve ``` #### 5. API调用示例 ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek", "prompt": "解释量子计算的基本原理", "stream": False, "options": {"temperature": 0.7} } ) print(response.json()["response"]) ``` #### 注意事项： - 显存需求：7B模型需8GB+显存，需确认GPU配置 - 量化建议：4-bit量化可减少显存占用 - 系统提示：建议在SYSTEM指令中明确模型身份 ```bash # Ollama安装命令（Linux示例） curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ```