ollama部署ai deepseek
时间: 2025-02-22 12:24:40 浏览: 69
### 如何部署 AI DeepSeek 使用 Ollama
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek-r1 模型,需先确认操作系统环境已准备好必要的依赖项和工具。对于 Windows 和 Linux 用户来说,安装 Docker 是必不可少的一个环节,因为 Ollama 主要通过容器化的方式运行[^1]。
#### 安装Docker
确保计算机上已经正确安装了最新版本的 Docker。对于大多数Linux发行版而言,可以通过包管理器来实现这一目标;而在Windows环境下,则推荐下载官方提供的Docker Desktop应用程序进行安装。
#### 获取Ollama镜像
一旦 Docker 成功安装并启动,在终端或命令提示符中执行如下指令拉取最新的 Ollama 镜像:
```bash
docker pull ollama/ollama:latest
```
这一步骤会从远程仓库获取到用于支持 DeepSeek-r1 运行的基础环境。
#### 启动Ollama服务
利用刚刚下载好的镜像创建一个新的容器实例,并将其作为后台进程保持活动状态:
```bash
docker run -d --name=ollama-service -p 8080:8080 ollama/ollama:latest
```
上述命令中的 `-p` 参数指定了端口映射关系,即主机上的 `8080` 端口将被转发至容器内部的服务监听地址。
#### 加载DeepSeek-r1模型
最后也是最关键的一步就是加载实际的人工智能模型文件。假设读者已经拥有了合法授权使用的 DeepSeek-r1 文件,那么只需按照下面的方法操作即可完成最终配置:
```bash
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/models \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "path/to/deepseek_r1.onnx"}'
```
这里需要注意替换 `"path/to/deepseek_r1.onnx"` 为真实的路径字符串,指向本地存储的 `.onnx` 格式的预训练权重文件位置。
现在,经过以上几步设置之后,应该可以在个人电脑上顺利体验到高性能的 DeepSeek-r1 功能特性了!
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