deepseek本地部署指南(解决下载速度慢)

很多人都照着网上的教程去下载,但是网上的下载 Ollama 模型都下载不了,所以我打算写一篇不同的 deepseek 本地部署指南。

第一步:下载奇游加速器

奇游加速器下载网址
下载奇游加速器后进行安装,然后搜索 Deepseek 点击进去,不要着急充值,点击右上角口令,输入 奇游111 就可以白嫖三天的有效期。

第二步:下载 Ollama 框架

点进 Deepseek 后,先点击一键加速(中途不要关闭),在点击右边的游戏服务中的 Ollama 一键下载。等待下载完成,然后按指示安装即可。

第三步:下载 deepseek 模型

打开 Ollama 官网模型库,点击第一位的 deepseek-r1 模型,选择你需要的版本然后复制右边的命令。在返回桌面,打开命令行把复制的命令粘贴运行,等待部署完成就可以在命令行聊天了。

第四步:下载 Chatbox

虽然命令行可以聊天,但是体验不好。所以我们要下载 Chatbox 来进行图形化交流。会到奇游加速器的 Deepseek 加速界面,在点击右边的游戏服务中的 Chatbox 一键下载。
然后安装即可,再点击设置部署 API。模型提供方选择 OLLAMA API。API 域名默认是 http://127.0.0.1:11434。最后再点击保存。

结束

最后再把奇游加速器给卸载了就完成部署了。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决Ollama运行指定版本不自动下载的问题。用户提到使用命令`ollama run deepseek-r1:7b`时,版本没有自动下载。首先,我需要回忆Ollama的基本操作和相关问题的可能原因。 首先,检查用户是否正确安装了Ollama。根据引用[1]和[2],用户可能已经安装成功,但需要确认安装步骤是否正确,比如下载和解压过程是否有误。如果安装有问题,可能导致后续命令无法执行。 接下来,用户的问题可能出在模型名称或版本号的指定上。Ollama的模型命名通常遵循“作者/模型名:版本”的格式,但有时候可能需要完整的模型名称。例如,是否应该使用`deepseek-r1:7b`还是更详细的名称,如`deepseek-ai/deepseek-r1:7b`?需要检查模型库中的正确名称,确保用户使用的名称与仓库中的一致。 然后,网络连接问题也是一个常见原因。用户可能处于网络受限的环境,或者需要配置代理。引用[4]提到使用vLLM启动服务,这可能涉及到不同的部署方式,但网络问题同样会影响Ollama的模型下载。需要建议用户检查网络设置,或者尝试其他网络环境。 另外,Ollama的版本兼容性也不能忽视。用户使用的Ollama版本是否支持指定的模型版本?可能需要更新Ollama到最新版,确保兼容性。此外,查看日志文件可以帮助定位问题,比如下载失败的具体原因,是否有权限问题,或者存储空间不足。 如果直接运行命令无效,手动拉取模型可能有效。使用`ollama pull deepseek-r1:7b`先下载模型,再运行,这样可以明确下载过程是否成功。如果手动拉取失败,错误信息会更明显,帮助进一步诊断。 还有,用户可能混淆了不同的模型部署方式。引用[3]提到用户尝试了其他模型如qwen2:0.5b时遇到错误,这可能表明环境配置有问题,比如依赖项缺失或运行时错误。需要确认Ollama的环境是否正确配置,是否有必要的依赖如Docker或相关库。 最后,社区支持和官方文档是重要资源。建议用户查阅Ollama的文档,或联系支持团队,特别是如果问题涉及到特定模型的兼容性或已知的bug。同时,引用[3]中的错误提示提到进程崩溃,可能涉及更深层次的系统问题,需要进一步的日志分析。 总结可能的解决方案步骤:确认模型名称正确、检查网络、更新Ollama、手动拉取模型、检查日志、寻求社区帮助。需要将这些步骤以清晰的方式呈现给用户,并确保每个步骤都有明确的指导,比如如何检查日志,如何更新Ollama等。</think>### 逐步解决方案:Ollama指定版本不自动下载问题 #### 1. 确认模型名称和版本格式 Ollama的模型命名规范通常要求完整路径。检查是否需添加组织名前缀: ```bash ollama run deepseek-ai/deepseek-r1:7b # 尝试添加组织名 ``` 若模型属于第三方仓库,需确认官方仓库是否存在该版本[^4]。 #### 2. 手动拉取模型 直接运行`run`命令可能跳过下载步骤,先执行显式下载: ```bash ollama pull deepseek-r1:7b # 强制触发下载流程 ollama run deepseek-r1:7b # 启动已下载的模型 ``` #### 3. 检查Ollama版本 通过以下命令更新到最新版本: ```bash ollama --version # 查看当前版本 curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # Linux/Mac更新命令 ``` #### 4. 网络诊断 若处于网络受限环境,可通过代理设置解决: ```bash export HTTP_PROXY=http://proxy_ip:port # Linux/Mac设置代理 ollama pull deepseek-r1:7b ``` 或尝试更换网络环境(如切换WiFi/热点)。 #### 5. 日志分析 查看Ollama日志定位具体错误: ```bash tail -f ~/.ollama/logs/server.log # Linux/Mac日志路径 ``` 关注包含`download error`或`manifest not found`的关键字[^3]。 #### 6. 存储路径验证 确认Ollama有足够存储空间(默认路径为`~/.ollama`),清理旧模型: ```bash ollama list # 查看已下载模型 ollama rm 模型名 # 删除冗余模型释放空间 ``` #### 7. 使用强制覆盖模式 若存在损坏的缓存文件,强制重新下载: ```bash ollama pull --force deepseek-r1:7b ``` #### 8. 社区支持 若上述步骤无效,提交issue时需包含: - Ollama版本号 - 完整错误日志片段 - 执行命令的时间戳 官方仓库地址:https://github.com/ollama/ollama ---
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