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ollama本地部署deepsseek

时间: 2025-03-06 21:48:35 浏览: 115

### 部署 Ollama DeepSeek 的本地指南 #### 准备环境为了成功部署 Ollama DeepSeek，需确保计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件依赖项。这通常涉及配置 Python 环境以及安装 Docker 或其他容器化工具[^4]。 ```bash # 更新系统包管理器索引 sudo apt-get update # 安装Docker引擎 sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` #### 获取镜像通过官方渠道下载最新的 Ollama DeepSeek 发行版。此过程可能涉及到从 GitHub Releases 页面获取 tarball 文件或将仓库克隆到本地机器上。 ```bash git clone https://github.com/Ollama/DeepSeek.git ~/ollama-deepseek cd ~/ollama-deepseek docker pull ollamadev/deepseek:latest ``` #### 启动服务启动之前建议先阅读项目文档中的具体参数设置说明。使用默认配置文件可以简化首次运行的过程。 ```yaml version: '3' services: deepseek: image: ollamadev/deepseek:latest ports: - "8080:80" environment: DEEPSEEK_API_KEY: ${DEEPSEEK_API_KEY} ``` 保存上述内容至 `docker-compose.yml` 文件后执行： ```bash export DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here docker-compose up -d ``` 此时应该可以在浏览器访问 http://localhost:8080 来验证部署是否成功[^1]。 #### 测试功能完成以上步骤之后就可以尝试调用一些简单的 API 接口来测试模型的效果了。比如发送 POST 请求给 `/predict` 路径来进行预测操作。 ```python import requests url = "http://localhost:8080/predict" data = {"text": "example input"} response = requests.post(url, json=data) print(response.json()) ```

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