windows系统中ollama如何打开deepseek

### 如何在 Windows 上使用 Ollama 和 DeepSeek 进行模型微调 #### 安装准备 为了确保顺利进行，在开始之前需确认设备已满足运行条件并完成Ollama以及DeepSeek模型的安装工作[^1]。对于Windows系统的用户来说，由于显卡的存在使得特定的操作成为必要。 #### 下载与安装Ollama 针对Windows环境下拥有独立显卡的情况，推荐按照官方指导文档中的说明来获取最新版本的Ollama客户端软件包，并依照提示逐步执行安装过程。通常情况下这涉及到下载可执行文件(.exe)，双击启动安装向导，遵循屏幕上的指示直至结束[^3]。 #### 获取DeepSeek模型 通过Ollama提供的接口可以方便地拉取所需的预训练模型——即DeepSeek。具体操作可以通过图形界面或者命令行实现；如果偏好后者，则可以在PowerShell中输入相应的pull指令以获得目标模型实例。 #### 准备用于微调的数据集 有效的微调离不开高质量的数据支撑。因此建议收集整理好待处理的任务专用语料库，并对其进行必要的前处理（如清洗、分词等），以便后续能够被算法高效读取解析。这部分准备工作可能依赖于第三方库的支持，比如Pandas或NLTK等Python扩展模块。 #### 编写微调脚本 基于所选编程语言编写一段程序用来定义具体的调整参数及策略。下面给出了一段简单的Python代码片段作为参考： ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer import torch model_name = 'path_to_deepseek_model' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, ) trainer.train() ``` 请注意上述路径和变量名应替换为实际存在的位置和值。 #### 启动微调流程 当一切就绪之后便可在命令行工具内键入`python finetune_script.py`这样的形式触发整个训练周期。期间可根据实际情况监控进度条变化情况以及其他反馈信息，从而及时作出相应调整优化措施。 #### 结果评估与保存 经过多轮迭代更新后的权重会被自动存储至指定目录下供日后加载复现之用。同时还可以借助内置函数计算验证集合上的性能指标得分，以此衡量改进效果的好坏程度。

### 部署DeepSeek模型并配置多GPU负载均衡 为了在Windows系统上使用Ollama部署DeepSeek模型并配置多显卡负载均衡，可以遵循以下方法： #### 安装依赖环境 确保安装了必要的Python库和其他工具。对于`modelscope`中的`snapshoT_download`函数用于下载DeepSeek模型[^1]。 ```bash pip install modelscope ollama torch transformers accelerate ``` #### 下载模型 利用`modelscope`提供的API来获取所需的DeepSeek模型文件。由于该过程可能耗时较长（大约10到20分钟），建议提前规划好网络状况和存储空间。 ```python from modelscope import snapshot_download downloaded_model_path = snapshot_download('DeepSeek', revision='v1.0') print(f'Model downloaded at {downloaded_model_path}') ``` #### 设置多GPU支持 通过PyTorch的内置功能以及`accelerate`库的支持，在多个GPU之间分配工作量以提高效率。这一步骤特别重要当处理大型预训练语言模型如DeepSeek的不同版本时[^2]。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from accelerate import Accelerator accelerator = Accelerator() device = accelerator.device tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(downloaded_model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(downloaded_model_path).to(device) # Wrap the model with DataParallel or DistributedDataParallel based on your setup. if torch.cuda.device_count() > 1: print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!") # dim = 0 [batch first] model = torch.nn.DataParallel(model) model.eval() @torch.no_grad() def inference(input_text): inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result ``` 这段代码展示了如何加载已经下载好的DeepSeek模型，并将其设置为可以在多张NVIDIA GPU上运行的形式。注意这里假设读者已经有了适当数量和支持CUDA计算能力的图形处理器。