mac 部署 DeepSeek ollama
时间: 2025-01-30 20:08:40 浏览: 343
### 如何在 Mac 上部署 DeepSeek Ollama
#### 下载并安装 Ollama 应用程序
为了在 Mac 上成功部署 DeepSeek Ollama,需先访问官方网站下载 macOS 版本的应用程序。点击页面上的“下载 macOS 版本”,下载完成后解压缩文件,从中获取 `Ollama.app` 文件,并将其拖放到应用程序目录内[^1]。
#### 部署大语言模型
一旦 Ollama 成功安装,在本地环境中部署大型语言模型变得十分简便。对于希望使用特定的语言模型如 DeepSeek R1 的用户来说,只需利用命令行工具执行相应的启动指令:“`ollama run <语言模型名称>`”。这使得通过简单的命令就能激活所选的大规模预训练模型,从而允许使用者与之互动交流[^2]。
```bash
ollama run deepseek_r1
```
#### 系统需求考量
值得注意的是,虽然理论上任何具备足够资源的计算机都可以运行这些复杂的 AI 模型,但在实践中,设备性能会对用户体验造成显著影响。特别是针对搭载 Apple M 系列芯片组的 Mac 设备而言,推荐至少配备 16GB RAM 来确保流畅的操作体验;而对于其他类型的硬件,则可能需要更强悍的 CPU 和更多的内存来维持可接受的速度水平[^3]。
相关问题
deepseek ollama本地推理think
### DeepSeek Ollama 模型本地推理方法
对于希望在 Mac 上基于 Ollama 部署并执行 DeepSeek 离线模型的用户来说,完成这一过程涉及几个重要步骤。为了简化说明,假设已经安装了必要的依赖项。
#### 准备环境
确保拥有 Python 的适当版本以及 pip 工具来管理软件包。通过 Homebrew 或其他方式安装 PyTorch 及其依赖库是推荐的做法[^1]。此外,还需要下载特定版本的 DeepSeek 模型文件到本地存储位置。
#### 安装 Hugging Face Transformers 库
Hugging Face 提供了一个强大的工具集用于处理各种 NLP 任务。可以通过命令行轻松安装 transformers 库:
```bash
pip install transformers
```
这一步骤使得加载预训练模型变得简单快捷。
#### 加载与配置模型
一旦所有必需组件准备就绪,则可以编写一段简单的脚本来初始化和运行预测。下面是一个基本的例子展示如何实现这一点:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_your_downloaded_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
def generate_text(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return result
```
上述代码片段展示了怎样利用 `transformers` 库中的类快速设置好一个文本生成函数。
#### 执行推理
有了之前定义好的 `generate_text()` 函数之后,在终端输入想要测试的问题或语句作为参数传递给该函数即可获得相应的输出结果。例如:
```python
print(generate_text("Tell me about the weather today"))
```
此操作将在控制台打印由模型产生的回复字符串。
本地部署DeepSeek,ollama
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek 和 Ollama 模型
#### 工具准备
为了成功完成 DeepSeek 大模型的本地化部署,需要先准备好必要的工具和环境。这通常包括安装 Ollama 平台以及下载所需的 DeepSeek 模型文件[^1]。
#### 安装 Ollama
Ollama 是一个轻量级平台,用于管理和运行大型语言模型 (LLMs),它支持多种硬件架构,并允许用户轻松加载不同的 LLMs。以下是其基本安装流程:
1. **下载 Ollama**: 用户可以从官方文档获取最新版本的二进制包或者通过脚本自动拉取最新的稳定版软件。
2. **执行安装命令**:
```bash
curl https://ollama.ai/install.sh | sh
```
此操作会将 Ollama 的核心组件安装到用户的机器上,适用于 Linux、macOS 或 Windows Subsystem for Linux (WSL)。
#### 下载与安装 DeepSeek R1
DeepSeek 提供了一系列高质量的语言模型变体,其中最常用的是 `DeepSeek-R` 系列。这些模型可以被直接导入至 Ollama 中以便于管理和服务调用。
1. 使用如下指令来添加指定名称的 DeepSeek 模型实例:
```bash
ollama pull deepseek/... # 替代省略号部分为实际发布的具体标签名
```
上述步骤完成后即可启动服务端口监听模式等待客户端请求接入。
对于 Mac 设备而言,则有额外教程指导如何结合 Page Assist 及 AnythingLLM 插件进一步增强功能体验效果[^2]。
#### 配置 ChatBox AI 进行交互测试
最后一步是设置前端界面程序——即所谓的“聊天框”,使得普通人也能方便快捷地上手试玩刚刚搭建好的私人定制版AI助手应用方案之一便是利用专门为此目的设计开发出来的ChatBox工具集来进行初步验证工作成效如何:
1. 获取对应系统的可执行压缩包;
2. 解压后按照指引说明双击打开主应用程序窗口;
3. 在弹出菜单里找到刚才已经预设完毕的目标模型选项卡位置处点击确认建立链接关系;
至此整个基于个人计算机资源条件限制范围内的小型实验性质项目就算大致完成了初始阶段的任务目标设定要求。
```python
import requests
def query_model(prompt_text):
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
payload = {"prompt": prompt_text}
response = requests.post(url, json=payload).json()
generated_content = response['response']
return generated_content
```
以上代码片段展示了如何向已部署的服务发送 API 请求以获得生成的结果字符串形式输出表示。
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