如何借助ollama部署deepseek'
时间: 2025-02-07 21:05:17 浏览: 75
### 使用Ollama部署DeepSeek大模型
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek 大模型,需先安装 Ollama 工具。此工具支持多种操作系统,包括 Windows 和 Linux,在这些平台上均可实现便捷的部署流程[^1]。
#### 下载与启动模型
对于 Ubuntu 用户而言,可以通过简单的命令来获取所需的 DeepSeek-R1 版本。具体来说,有多个参数化的版本可供选择,例如 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 或者更大规模的变体如 `ollama run deepseek-r1:671b` 来适应不同的硬件条件和应用场景需求[^3]。
#### Docker集成
为了让开发者能够更轻松地管理和交互所部署的语言模型,可以考虑引入 OpenWebUI 这样的前端界面解决方案。这一步骤涉及拉取相应的Docker镜像文件,即通过终端执行如下指令:`docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main` 从而获得图形化操作的支持[^4]。
```bash
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```
相关问题
Ollama部署deepseek
### 如何在Ollama平台部署DeepSeek
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek 模型,在开始之前需确保环境满足最低配置需求。安装必要的依赖库以及设置好 Python 开发环境至关重要[^2]。
#### 安装 Ollama 平台
对于 Windows 用户而言,推荐使用 Chocolatey 或者 Scoop 来简化命令行工具的管理;而对于 Linux 发行版,则可以利用包管理器如 apt-get (Ubuntu/Debian) 或 yum (CentOS/RHEL)。
接着按照官方指引下载并安装最新版本的 Ollama SDK:
```bash
pip install ollama-sdk
```
此操作会自动处理所有必需项,包括但不限于 Docker 的集成支持[^1]。
#### 获取 DeepSeek 模型文件
前往 Ollama Model Hub 页面定位到 `deepseek-r1` 版本标签页,点击页面中的 "Download" 按钮获取压缩包形式发布的预训练权重文件[^3]。
注意保存路径以便后续加载时指定正确位置。
#### 加载与初始化模型实例
创建一个新的 Python 脚本来执行如下代码片段来启动服务端口监听,并传入先前准备好的模型参数:
```python
from ollama import load_model, start_server
model_path = "/path/to/deepseek-r1"
port_number = 8080
server_instance = start_server(model=load_model(model_path), port=port_number)
print(f"Server started at http://localhost:{port_number}")
```
上述脚本将会把服务器绑定至 localhost 上运行于给定端口号处等待客户端连接请求到来。
#### 测试 API 接口功能
打开浏览器访问刚才打印出来的 URL 地址即可进入交互界面测试各项能力表现情况。也可以编写 HTTP 请求发送 JSON 数据体来进行更深入的功能验证。
例如发起 POST 方法调用来预测输入文本的情感倾向度得分:
```json
{
"text": "This is an amazing product!"
}
```
响应结果将以相似结构返回评分数值以及其他附加信息字段。
ollama部署 deepseek
### 如何在Ollama平台部署DeepSeek
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek,在开始之前需做好充分准备。这包括确认计算机环境满足最低硬件需求以及安装必要的软件包[^2]。
#### 安装 Ollama
首先,需要下载并安装最新版本的 Ollama 软件。该过程可以通过访问官方文档获取详细的安装指令,适用于不同操作系统如 Windows 或 Linux 的用户[^1]。
#### 获取 DeepSeek 模型文件
接着,应从可信源处获得目标大模型即 DeepSeek 的镜像或压缩包形式的数据集。对于某些预训练好的大型语言模型来说,可能还需要注册账号来获取授权许可或是 API 密钥以便后续调用接口服务[^3]。
#### 启动 Docker 并拉取 OpenWebUI 映像
启动Docker容器引擎之后,在命令行界面中键入如下所示语句以加载 Web 用户界面组件:
```bash
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
```
此操作会自动连接到 GitHub Container Registry 下载指定标签下的映像资源[^5]。
#### 加载与运行 DeepSeek 模型实例
最后一步则是利用已有的配置参数将选定的大规模预训练模型加载至内存当中,并开启监听端口等待客户端发起请求交互。具体的实现方式取决于所使用的框架及其配套工具链的支持情况;通常情况下会有专门编写的脚本来简化这一流程[^4]。
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