deepseek大模型安装包gguf

<think>好的，我需要帮用户找到适用于Linux系统的DeepSeek R1模型的离线安装包。首先，用户提到了几个引用，需要看看这些引用中有没有相关的下载链接或安装方法。 引用[1]提到用户通过离线模型部署了DeepSeek R1，但未提供下载链接，只提到ollama的使用。引用[2]给出的是ollama的安装步骤，使用的是tar包解压，但未明确说明安装包来源。引用[3]提到服务器上有gguf文件，可能用户需要获取这种格式的模型文件。引用[4]中的Chatbox官网可能提供客户端，但不确定是否有模型下载。 接下来，我需要整理这些信息，确定可能的获取途径。首先，Ollama的官方可能提供模型支持，但用户需要离线安装，可能需要先下载模型文件。根据引用[2]的步骤，安装Ollama后，可能需要手动下载模型文件，比如通过ollama pull deepseek-r1，但离线环境下可能需要先获取模型文件。 另外，引用[3]提到的gguf文件，可能用户需要从Hugging Face等平台下载。需要检查DeepSeek的官方发布渠道，是否有提供GGUF或类似格式的模型文件。同时，用户可能需要确认是否有权限或是否需要申请访问这些文件。 最后，总结可能的步骤：安装Ollama，获取模型文件（通过官方渠道或第三方平台），进行离线部署。同时，提醒用户注意模型的隐私政策，确保合规使用。</think>根据提供的引用信息，以下是Linux系统下DeepSeek R1模型离线部署的完整指南： ### 一、安装Ollama框架 1. **下载Ollama安装包** 需从官网获取`ollama-linux-amd64.tgz`文件，执行命令解压安装： ```bash sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz #引用[2] ``` 2. **验证安装** ```bash ollama --version ``` ### 二、获取DeepSeek R1模型文件 1. **官方渠道** 当前DeepSeek官网未直接提供离线包下载，但可通过以下方式获取： - 通过ollama拉取模型后导出： ```bash ollama pull deepseek-r1 ollama save deepseek-r1 > deepseek-r1.tar ``` - 联系DeepSeek官方申请学术用途离线包 2. **第三方资源** 部分社区平台如Hugging Face可能托管GGUF格式文件，例如： ```bash wget https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-gguf/resolve/main/deepseek-r1.Q5_K_M.gguf #引用[3] ``` ### 三、离线部署步骤 1. **导入Ollama模型** ```bash ollama load < deepseek-r1.tar ``` 2. **启动服务** ```bash OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve ``` 3. **连接客户端** 推荐使用Chatbox客户端（支持Linux）： ```bash wget https://chatboxai.app/download/linux-deb sudo dpkg -i chatbox-linux.deb #引用[4] ``` ### 四、注意事项 1. 模型文件大小约20-30GB，需预留足够存储空间 2. 学术使用需遵守《DeepSeek隐私政策》关于数据收集的规定[^3] 3. 推荐使用NVIDIA显卡加速推理

<think>好的，我现在要解决用户的问题：如何在本地通过Ollama调用DeepSeek的嵌入模型。首先，我需要回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的步骤或信息。 根据引用[1]，用户提到了在Windows上通过Ollama部署DeepSeek R1 1.5B模型的步骤，包括安装Ollama、下载模型、启动服务等。引用[2]到[5]主要讨论的是如何将DeepSeek R1模型接入Word，但其中也提到了本地部署的方法，但没有直接提到嵌入模型。不过，Ollama支持模型导入，如引用[3]所述，可能用户需要的是如何导入并调用嵌入模型。 首先，Ollama通常处理的模型是生成式语言模型，比如DeepSeek R1。嵌入模型（Embedding Model）通常用于将文本转换为向量，可能需要不同的处理方式。但假设DeepSeek提供了嵌入模型的GGUF格式文件，用户可能希望将其导入Ollama使用。 接下来，我需要检查Ollama的官方文档是否支持嵌入模型的部署。根据引用[3]，Ollama支持从GGUF导入模型，并且可以创建自定义的模型文件（Modelfile）。因此，步骤可能包括下载嵌入模型的GGUF文件，创建Modelfile，然后使用Ollama加载。 可能的步骤是： 1. 安装Ollama，如引用[1]和[3]所述。 2. 获取DeepSeek嵌入模型的GGUF文件，可能需要从Hugging Face或其他平台下载。 3. 创建Modelfile，指定模型路径和参数。 4. 构建并运行模型。 5. 通过API或命令行调用嵌入模型。 同时，需要注意用户提到的DeepSeek R1是1.5B的生成模型，而嵌入模型可能不同，需确认模型名称和版本是否正确。例如，是否有DeepSeek-Embedding这样的模型。 另外，用户可能需要验证嵌入模型是否已适配Ollama，或者是否需要自行转换格式。如果Ollama的预构建模型库中没有该嵌入模型，用户需要自行导入，这可能需要更多的技术步骤，如确保模型文件与Ollama兼容。 最后，在回答中需要指导用户具体操作，并提醒可能的注意事项，比如模型路径、系统要求等。同时，生成相关问题，帮助用户进一步了解相关主题。</think>### 如何在本地通过Ollama调用DeepSeek嵌入模型 #### **步骤 1：安装Ollama框架** 1. 访问[Ollama官网](https://ollama.ai/)下载对应操作系统的安装包（支持Windows/macOS/Linux）[^3]。 2. 按照提示完成安装，安装后可通过命令行输入`ollama --version`验证是否成功。 #### **步骤 2：获取DeepSeek嵌入模型文件** 1. **模型来源**： - 若DeepSeek官方提供嵌入模型的GGUF格式文件，需从[Hugging Face Model Hub](https://huggingface.co/)或官方渠道下载（例如`deepseek-embedding-model.Q4_K_M.gguf`）。 - 若无现成文件，需将PyTorch/Safetensors格式的模型转换为GGUF（需使用`llama.cpp`工具转换）[^3]。 #### **步骤 3：创建Modelfile配置** 1. 新建文件`deepseek-embed.Modelfile`，内容如下： ```dockerfile FROM ./deepseek-embedding-model.Q4_K_M.gguf PARAMETER num_ctx 4096 # 上下文长度 PARAMETER embedding # 启用嵌入功能 ``` #### **步骤 4：部署嵌入模型** 1. 执行命令构建模型： ```bash ollama create deepseek-embed -f ./deepseek-embed.Modelfile ollama run deepseek-embed ``` 2. 验证模型状态： ```bash curl http://localhost:11434/api/tags # 查看已加载模型列表 ``` #### **步骤 5：调用嵌入模型** - **通过API获取文本向量**： ```bash curl http://localhost:11434/api/embeddings -d