ollama部署deepseek可视化
时间: 2025-02-05 10:05:20 浏览: 155
### 如何部署 DeepSeek 可视化于 Ollama 平台
#### 安装 Ollama 和 DeepSeek-R1 模型
为了实现 DeepSeek 的可视化操作,首先需要确保已经成功安装了 Ollama 平台以及 DeepSeek-R1 模型。这可以通过访问 Ollama 官网获取最新的 ollama 安装包来完成[^3]。
```bash
# 下载并安装ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
接着通过命令行工具执行 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 来启动指定版本的 DeepSeek 模型实例。
#### 启动 Chatbox 实现 Web UI 访问
为了让用户更方便地与 DeepSeek 进行交互,可以利用 chatbox 工具提供图形化的界面支持。一旦完成了上述步骤中的模型加载工作之后,便可以直接下载 chatbox 应用来开启可视化的聊天体验[^2]。
```bash
# 安装chatbox应用
pip install chatbox
```
随后按照官方文档指示配置好环境变量等相关设置项后,在终端内输入如下指令即可让服务在线:
```bash
# 启动web ui服务器
chatbox serve &
```
此时应该能够在浏览器地址栏里键入 http://localhost:8080 或者其他自定义端口号所对应的 URL 地址来查看到由 chatbox 提供的服务页面,并在此基础上开展进一步的人机对话交流活动。
相关问题
ollama部署deepseek l模型并开一个可视化界面
### 部署 DeepSeek 模型并配置可视化界面
#### 安装 Ollama 和 DeepSeek 模型
为了在 Ubuntu 或 Windows 上使用 Ollama 平台部署 DeepSeek 模型,需先确保已安装 Ollama 软件环境。完成安装后,在终端输入如下命令启动指定版本的 DeepSeek 模型:
```bash
ollama run deepseek-r1:8b
```
此命令用于运行名为 `deepseek-r1` 的 8GB 版本模型[^1]。
#### 设置 ChatBox 实现简易图形交互
对于希望获得更友好用户界面的情况,可选用第三方应用程序——ChatBox 来增强用户体验。通过访问官方网站 https://chatboxai.app/zh 下载对应操作系统的客户端程序文件,并按照提示完成安装过程。首次启动应用时,应选择自定义 API Key 或者本地模型选项;随后设定服务提供商为 OLLAMA API,并挑选之前加载过的 `deepseek r1:8b` 模型实例作为聊天伙伴[^2]。
#### 构建 WebUI-Lite 提供完整浏览器端体验
追求更为专业的解决方案,则推荐采用开源项目 ollama-webui-lite 。获取源码仓库链接后,依照以下步骤操作:
1. 利用 Git 工具克隆远程库至个人计算机;
2. 打开命令行工具切换目录至新创建的工作区;
3. 输入 `npm ci` 命令来初始化 Node.js 开发所需的各种包依赖关系;
4. 接着键入 `npm run dev` 启动开发服务器监听默认端口;
5. 浏览器中访问 http://localhost:3000 地址查看实时渲染效果;
6. 登录后台管理系统选取先前准备好的大型预训练语言模型开展交流活动[^3]。
ollama部署deepseek本地部署
### 本地环境部署Ollama和DeepSeek
#### 安装准备
为了顺利安装并使用Ollama以及在其上部署DeepSeek-R1模型,需确保计算机满足最低硬件需求。整个过程大约需要占用约10GB的磁盘空间[^2]。
#### 获取Ollama软件
前往官方网址下载适用于操作系统的最新版本Ollama客户端程序文件。对于Windows用户来说,则应选择对应平台的可执行文件或压缩包形式分发版。
#### 执行安装流程
以管理员身份启动PowerShell终端窗口,并利用`cd`指令更改当前目录到保存有刚才获取来的安装文件夹内[^3]:
```powershell
cd C:\path\to\your\downloaded\folder
```
接着按照提示完成图形界面引导式的设置向导或是静默模式下的自动化处理脚本调用——这取决于所选发行方式的具体实现细节。
#### 验证安装成功与否
一旦上述环节均无异常状况发生,在命令行工具里输入特定关键词来确认是否能够正常识别该应用程序及其关联组件的存在状态:
```bash
ollama --version
```
如果返回了有效的版本号信息则表明初步集成已经顺利完成[^1]。
#### 模型部署指南
##### 下载预训练好的DeepSeek R1权重参数集
借助于内置管理器拉取远程仓库中的指定名称资源实例:
```bash
ollama pull deepseek-r1
```
此动作会自动将选定的大规模自然语言理解框架加载入本地缓存区待命随时响应后续请求调用。
##### 启动服务端口监听进程
激活后台守护线程以便接受来自外部网络连接尝试的同时开放API接口供第三方应用对接交互之用:
```bash
ollama serve
```
此时应当注意防火墙策略配置以免造成不必要的访问阻碍影响正常使用体验效果。
#### Web UI前端展示层构建
考虑到可视化操作界面能极大提升工作效率降低学习成本的优势特性,推荐采用基于浏览器渲染技术打造而成的OpenWebUI作为辅助开发调试利器之一。
###### Python虚拟环境创建与依赖库安装
先决条件是预先安置好Python解释器之后再继续下面的操作步骤:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
这里假定项目根目录下存在名为`requirements.txt`的需求清单文档列出了所有必要的扩展模块列表项。
###### Docker容器化封装方案备选项
另一种更为便捷高效的方法莫过于直接从镜像市场抓取预制成品加以运用从而省去了繁琐的手工定制工序:
- **前提保障措施**
确保目标机器上面提前完成了Docker Engine套件的基础架构搭建作业以防万一出现兼容性冲突问题而无法继续推进计划安排内的各项任务进度条向前迈进的步伐。
- **实际执行命令序列**
依照官方指引手册上的说明依次键入如下所示的一系列控制台语句片段即可快速达成预期目的:
```dockerfile
docker run -d \
--name=openwebui \
-p 7860:7860 \
-v /local/path/to/models:/models \
ghcr.io/.../open-webui:latest
```
此处特别强调映射挂载卷的重要性因为它关系着能否正确读写持久化数据对象进而支撑起完整的业务逻辑链条运转机制得以顺畅运作起来而不至于中途夭折半途而废。
#### 常见疑难杂症排查建议
针对可能出现的一些棘手难题提供几个通用性的解决方案供大家参考借鉴:
- 若遇到权限不足错误提醒时务必记得切换回超级管理模式重试一遍;
- 对于因网络波动引起的超时中断现象可以适当延长等待时限或者更换更稳定的线路接入点再次发起同步企图直至取得圆满成果为止;
- 如果发现某些功能缺失可能是由于缺少关键插件的缘故所以要仔细核对README.md里的附加条款遵照指示补充完整相应的内容板块才能让整体性能发挥得淋漓尽致不留遗憾之处。
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