以下是如何在本地部署基于 ollama 的 deepseek 模型的详细步骤。ollama 是一个用于在本地运行大型语言模型(llm)的工具,支持包括 deepseek 在内的多种模型。
Ollama 支持 macOS 和 Linux 系统。以下是安装步骤:
打开终端。
运行以下命令安装 Ollama:
brew install ollama
或者下载文件(https://www.php.cn/link/bed6efa1f192db7c30ede96dbb9d76ee。
打开终端。
运行以下命令安装 Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Ollama 目前不支持原生 Windows,但可以通过 WSL(Windows Subsystem for Linux)在 Windows 上运行。安装 WSL 后,按照 Linux 的步骤操作。
Ollama 支持从 Hugging Face 或其他来源加载模型。以下是下载和加载 DeepSeek 模型的步骤:
确保 Ollama 已安装并运行。
使用以下命令下载 DeepSeek 模型:
ollama pull deepseek-r1:1.5b
如果 DeepSeek 不在默认模型列表中,可以手动指定模型文件的路径或 URL。
下载完成后,可以通过以下命令运行 DeepSeek 模型:
ollama run deepseek-r1:1.5b
运行后,Ollama 会启动一个交互式终端,您可以直接与 DeepSeek 模型对话。
Ollama 提供了一个本地 API,可以通过 HTTP 请求与模型交互。
ollama serve
默认情况下,API 会在 http://localhost:11434 上运行。
使用 curl 或编程语言(如 Python)发送请求。以下是一个示例:
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek", "prompt": "你好,介绍一下你自己", "stream": false}'
Python 示例:
import requests url = "http://localhost:11434/api/generate" data = { "model": "deepseek", "prompt": "你好,介绍一下你自己", "stream": False } response = requests.post(url, json=data) print(response.json())
如果模型运行速度较慢,可以尝试以下优化方法:
以上就是Deepseek大模型本地化安装部署的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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