一文搞懂DeepSeek - Ollama本地部署DeepSeek-R1

本地化部署DeepSeek-R1能保障数据在本地安全处理,防止敏感信息泄露至云端。企业可根据业务需求灵活调整硬件配置与模型参数,实现高效的可扩展性。同时,DeepSeek-R1配备了用户友好的界面及命令行工具,有效降低了使用难度,显著提升了用户体验。

与传统的云端AI服务不同,Ollama允许用户在自己的机器上部署和管理这些模型,它为用户提供了在本地环境中运行大型语言模型的能力。

Ollama Tutorial: Running LLMs Locally Made Super Simple - KDnuggets

一、Ollama + LobeChat

Ollama是什么?Ollama是一个开源的人工智能平台,它专注于在本地环境中高效运行大型语言模型(LLMs)。

Ollama提供了简洁明了的命令行界面(CLI)和Web用户界面(WebUI),使得用户能够轻松地与大型语言模型进行交互。同时,它还支持通过Python API进行编程访问,满足了开发者对自动化和集成化的需求。

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LobeChat是什么?LobeChat是一个功能强大、易于部署和使用的开源AI聊天框架,它支持多种AI提供商和多模态功能,能够满足不同用户的需求。

LobeChat整合了市面上众多主流的AI大模型,如DeepSeek- R1、OpenAI-o1、Qwen2.5-max、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA3等,为用户提供统一的平台管理与使用体验。

同时LobeChat也支持基于Ollama的本地模型使用,用户可以灵活使用自己本地部署模型,保障数据隐私和安全。

Five Excellent Free Ollama WebUI Cli... · LobeHub

二、本地部署DeepSeek-R1

1、安装Ollama

访问Ollama官网下载页面(https://ollama.com/download),根据操作系统选择安装包下载并安装,随后启动Ollama服务,Windows和macOS用户通常自动启动或手动从任务栏/菜单栏启动,Linux用户需运行命令启动。

2、下载并运行DeepSeek-R1模型

确保Ollama服务正常运行后,在控制台执行相应命令下载并运行DeepSeek-R1模型。例如,下载1.5B参数的DeepSeek-R1模型,可执行命令:

ollama run deepseek-r1:1.5b

模型运行成功后,会在控制台出现输入提示,此时即可与模型进行交互。

🚀 Setting Up Ollama & Running DeepSeek R1 Locally for a Powerful RAG  System - DEV Community

3、安装与配置LobeChat

在LobeChat中配置Ollama作为模型服务端。选择已下载的DeepSeek-R1模型进行配置。确保LobeChat能够正确连接到Ollama服务,并能够加载DeepSeek-R1模型。


三、如何系统学习掌握AI大模型?

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程,需要从基础开始,逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源,包括:AI大模型全套学习路线图(从入门到实战)、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等,资料免费分享

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1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图方向不对,努力白费

这里,我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。
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2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

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3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

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4. 2024行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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5. 大模型项目实战

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

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6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。

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### DeepSeek-R 个性化知识处理使用指南 #### 安装与配置环境 为了能够顺利运行 DeepSeek-R 进行个性化知识处理,首先需要确保已经安装好必要的软件包以及设置好了工作环境。对于想要本地部署 DeepSeek-R 的用户来说,可以通过命令 `ollama pull deepthink:r1` 来获取所需的资源[^2]。 #### 准备数据集 在准备用于训练的数据集时,建议创建一个新的文件来指定模型加载的路径。例如,在一个名为 `model_config.txt` 文件中可以包含如下内容: ```plaintext FROM ./vicuna-33b.Q4_0.gguf ``` 这段代码指定了模型权重的位置,这对于后续调用非常重要[^3]。 #### 构建自定义应用逻辑 当涉及到具体的开发过程时,《使用 Deepseek Zero Coding Experience 创建类似飞扬的小鸟游戏》一文中提到的方法同样适用于构建其他类型的交互式应用程序,包括那些基于自然语言理解的任务。通过利用平台提供的工具链和服务接口,开发者可以根据特定需求定制化实现各种功能模块[^1]。 #### 实现个性化知识处理流程 针对个性化的知识处理任务,通常涉及以下几个方面的工作: - 数据预处理:清洗和转换原始输入资料; - 特征提取:识别并抽取有助于提高预测精度的关键属性; - 模型训练:调整参数直至获得满意的性能指标; - 结果解释:将复杂的计算结果转化为易于理解和使用的格式; 在这个过程中,DeepSeek-R 提供了一系列高级特性支持上述每一步骤的操作,使得整个流程更加高效便捷。
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