ollama deepseek 本地部署
时间: 2025-02-07 15:10:38 浏览: 142
### 本地部署Ollama DeepSeek教程
#### 环境准备
对于希望在本地环境中部署Ollama DeepSeek的大规模语言模型,需先满足一定的硬件条件。最低配置应具备支持AVX2指令集的CPU、至少16GB内存以及不少于30GB的存储空间;而为了获得更佳性能体验,则建议采用配备有NVIDIA GPU(如RTX 3090及以上型号)、32GB内存和50GB以上存储容量的设备[^2]。
除了上述提到的硬件要求外,在软件方面也需要做好相应准备工作:
- **操作系统**:可选用Windows、macOS或Linux任一平台;
- **Docker安装**:鉴于后续操作会涉及到容器化应用——特别是当计划利用Open Web UI界面时——因此提前完成Docker环境搭建至关重要。
#### 安装与配置Ollama
针对Windows系统的具体实践步骤如下所示。首先,创建位于`%USERPROFILE%\.ollama\config.json`路径下的配置文件,并向其中写入必要的镜像源地址信息以便加速下载过程:
```json
{
"registry": {
"mirrors": {
"ghcr.io": "https://mirror.ghproxy.com",
"docker.io": "https://dockerproxy.com"
}
}
}
```
此部分设置有助于提高从远程仓库获取所需资源的速度,从而缩短整体部署时间[^3]。
#### 部署DeepSeek-R1模型
接下来便是核心环节——即实际拉取并加载目标模型至本地系统之中。这里提供两种不同规格的选择供用户依据自身情况决定:
- 对于那些受限于物理资源配置或是追求更快初次启动速度的情形下,可以选择较小尺寸但经过量化的版本执行命令 `ollama pull deepseek-r1:7b-q4` 来实现快速上手测试目的;
- 若不考虑成本因素且拥有充足计算资源支撑的话,则可以直接通过 `ollama pull deepseek-r1:7b` 获取未经压缩处理过的原始全量参数集合用于生产级应用场景开发工作。
最后,如果是NVIDIA显卡持有者还应当进一步调整相关GPU驱动程序及相关库的支持选项来充分发挥硬件潜力,确保最佳运算效能表现。
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