Ollama部署deepseek
时间: 2025-02-05 09:05:17 浏览: 83
### 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。
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