ollama部署deepseek-v3
时间: 2025-03-03 09:15:33 浏览: 138
### DeepSeek-v3在Ollama平台上的部署
对于希望在Ollama平台上部署DeepSeek-v3的用户来说,虽然官方文档主要针对其他版本提供了详细的指导说明[^2],但可以推测出相似的操作流程适用于DeepSeek-v3。以下是基于现有资料整理的一个可能适用的方法:
#### 准备工作
确保本地环境满足最低配置需求,并安装好Docker及相关依赖项。
#### 下载镜像
访问Ollama提供的仓库页面获取最新的DeepSeek-v3 Docker镜像文件。
```bash
docker pull ollama/deepseek:v3
```
#### 启动容器服务
创建并启动一个新的容器实例来运行所下载的大规模预训练模型。
```bash
docker run -d --name deepseek_v3_service -p 8080:8080 ollama/deepseek:v3
```
此时应该可以通过浏览器或其他HTTP客户端连接至`http://localhost:8080`接口测试API功能正常与否。
#### 参数调整优化
依据实际应用场景的不同,在必要情况下可修改默认参数设置以达到更好的性能表现;具体选项参见项目主页给出的技术手册部分。
需要注意的是上述命令中的端口号、内存限制等细节需根据个人情况灵活变动。
相关问题
ollama部署deepseek v3
### 如何在Ollama平台部署DeepSeek V3
#### 准备工作
为了成功安装并配置 DeepSeek V3,在 Ollama 平台上,确保操作系统环境满足最低需求。对于 Windows 用户来说,Windows 11 是被提及的操作系统版本[^1]。
#### 安装依赖项
根据官方提供的《本地部署高级AI指南》,首先需要准备必要的软件包和支持库来支持 DeepSeek 的正常运作。这通常涉及到 Python 环境以及其他可能必需的开发工具链设置。具体步骤应当参照官方文档中的指示进行操作。
#### 获取 DeepSeek V3
访问官方网站获取最新发布的 DeepSeek 版本文件。按照指引下载适用于目标硬件架构(如 x86_64 或 ARM 架构)对应的预编译二进制文件或其他形式分发版。
#### 配置与启动服务
完成上述准备工作之后,依据给定的配置样例调整参数以适应个人应用场景的需求。特别注意有关 GPU 加速选项的选择,如果适用的话。接着依照指导手册里的命令序列执行初始化和服务激活过程。
```bash
# 假设这是用于启动服务的一个简化示例脚本
./start-deepseek.sh --config ./path/to/config.yaml
```
#### 测试功能验证
一旦服务端已经顺利上线,则可以通过 API 请求接口或者图形界面来进行初步的功能检测。此时可以利用像 Postman 这样的 HTTP 客户端发送请求至指定地址路径,并观察返回的结果是否符合预期[^2]。
#### 使用案例展示
有用户分享了通过 Bilibili 发布的教学视频链接,该资源能够直观地帮助理解整个流程以及遇到常见问题时该如何解决。观看这类实际应用实例往往有助于加深学习效果。
本地部署DeepSeek- v3大模型及搭建Open-WebUI
### 本地部署 DeepSeek v3 大模型并搭建 Open Web UI
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek v3 和配置 Open Web UI 页面,需先确认计算机环境满足最低硬件需求,并安装必要的软件包和依赖项。
#### 安装 Ollama
Ollama 是运行 DeepSeek 模型的基础平台之一。通过访问 Ollama 的官方网站,在首页找到 models 板块,选择排名第一的 DeepSeek-R1 或其他所需版本进行下载[^3]。对于特定版本如 DeepSeek v3,则应关注官方文档获取最新的发布说明和链接。
#### 下载与初始化 DeepSeek V3
首次启动时,如果已正确设置了 Ollama 环境变量,执行 `ollama run deepseek/v3` 就能触发自动化的模型下载流程。这一步骤通常只需要做一次,之后就可以直接调用训练好的权重文件来加速后续处理过程[^4]。
#### 配置 Open Web UI
由于命令行交互不够直观友好,建议进一步设置图形化用户界面 (GUI),即 Open Web UI。此工具允许更简便地管理多个 LLMs(大型语言模型),包括但不限于加载不同类型的预训练参数集、调整超参选项等操作。具体步骤如下:
1. **克隆仓库**
使用 Git 工具拉取最新版源码至本地机器:
```bash
git clone https://github.com/your-repo/Open-WebUI.git
cd Open-WebUI
```
2. **创建虚拟环境**
构建 Python 虚拟环境以隔离项目所需的库文件和其他外部干扰因素:
```bash
python -m venv env
source ./env/bin/activate # Linux/MacOS
.\env\Scripts\Activate.ps1 # Windows PowerShell
```
3. **安装依赖**
执行 pip install 命令安装 requirements.txt 中列出的所有第三方模块:
```bash
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
```
4. **修改配置文件**
编辑 config.yaml 文件中的 API_KEY 字段为有效的密钥字符串;同时指定 MODEL_PATH 参数指向先前保存的大规模预训练模型位置。
5. **启动服务端口监听**
运行 main.py 启动 HTTP RESTful Server,默认绑定地址 http://localhost:7860 可供浏览器访问测试。
```python
if __name__ == "__main__":
from app import create_app
application = create_app()
application.run(host='0.0.0.0', port=7860, debug=True)
```
完成上述所有环节后,应该能够在个人计算设备上顺利体验到基于 DeepSeek 技术驱动的强大功能特性了!
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