Deepseek大模型本地化安装部署

看不見的法師
发布: 2025-04-22 14:50:16
原创
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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。

Deepseek大模型本地化安装部署

一. 安装 Ollama

Ollama 支持 macOS 和 Linux 系统。以下是安装步骤:

Deepseek大模型本地化安装部署

macOS

  1. 打开终端。

  2. 运行以下命令安装 Ollama:

brew install ollama
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或者下载文件(https://www.php.cn/link/bed6efa1f192db7c30ede96dbb9d76ee

Deepseek大模型本地化安装部署

Linux

  1. 打开终端。

  2. 运行以下命令安装 Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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Windows

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。

二. 下载 DeepSeek 模型

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:

Deepseek大模型本地化安装部署Deepseek大模型本地化安装部署

  1. 确保 Ollama 已安装并运行。

  2. 使用以下命令下载 DeepSeek 模型:

ollama pull deepseek-r1:1.5b
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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。


  1. 运行 DeepSeek 模型

下载完成后,可以通过以下命令运行 DeepSeek 模型:

ollama run deepseek-r1:1.5b
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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。

Deepseek大模型本地化安装部署


四. 通过 API 调用 DeepSeek 模型

Ollama 提供了一个本地 API,可以通过 HTTP 请求与模型交互。

启动 API 服务

  1. 运行以下命令启动 Ollama 的 API 服务:
ollama serve
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默认情况下,API 会在 http://localhost:11434 上运行。

发送请求

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}'
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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())
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五. 优化性能

如果模型运行速度较慢,可以尝试以下优化方法:

  • 使用 GPU:确保系统安装了 CUDA 或 ROCm,并配置 Ollama 使用 GPU。
  • 量化模型:将模型量化为较低精度(如 8-bit 或 4-bit),以减少内存占用和提高速度。
  • 调整参数:降低 max_tokens 或 temperature 以减少计算量。

六. 常见问题

  • 模型无法下载
    • 检查网络连接,确保可以访问 Hugging Face 或模型源。
    • 手动下载模型文件并指定路径。
  • 性能不足
    • 确保硬件满足要求(如足够的内存和 GPU)。
    • 尝试量化模型或使用更小的模型变体。
  • API 无法访问
    • 检查 Ollama 服务是否正常运行。
    • 确保端口 11434 未被占用。

七. 图像化界面

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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