DeepSeek本地部署(Ollama)操作手册

原创 已于 2025-02-11 10:09:06 修改 · 2.1k 阅读 · 15 ·
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于 2025-02-11 10:05:30 首次发布

一、环境准备

1.1 硬件要求

  • CPU：建议使用多核处理器（Intel i5 10代或同级以上）
  • 内存：最低8GB，推荐16GB及以上（模型越大需求越高）
  • 显卡：NVIDIA显卡（显存≥8GB），支持CUDA加速（RTX 3060及以上更优）
  • 存储空间：根据模型版本预留20GB-100GB可用空间

1.2 软件依赖

  • 操作系统：Windows 10/11（64位）、Linux（Ubuntu 20.04+）、macOS 12+
  • 工具包：Python 3.8+、Git、Docker（可选）
  • 运行框架：Ollama（核心部署工具）

二、部署流程

2.1 安装Ollama

  1. 访问官网：打开Ollama官网 ，点击“Download”按钮。
  2. 选择版本：
    • Windows：双击.exe安装包，按向导完成安装。
    • macOS：拖拽.dmg文件至“应用程序”文件夹。
    • Linux：执行命令curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh。
  3. 验证安装：
    打开终端，输入ollama --ve
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libaom threads线程配置
fantasy_ARM9的博客
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/ 这一步是取 (超级块列数 + 1) 右移一位 和 超级块行数 中的较小值。// 计算当前瓦片可用于行多线程的线程数，并累加到总线程数中。// 获取当前瓦片中超级块（super block）的行数。// 返回总线程数和最大线程数中的较小值。// 计算编码阶段行多线程的工作线程数。// 初始化行多线程的总线程数为0。// 获取当前瓦片中超级块的列数。// 获取视频帧中瓦片的列数。// 获取视频帧中瓦片的行数。// 初始化当前瓦片的信息。// 遍历每一行瓦片。// 遍历每一列瓦片。
DeepSeek R1本地私有化部署教程(Ollama+JBoltAI)
小木的博客
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Java AI应用开发框架-JBoltAI Ollama + DeepSeek R1本地私有化部署教程，AIGS解决方案
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根据模型参数量的不同，DeepSeek-R1分为1.5B/7B/14B等多个版本，其中7B版本需要至少RTX3060显卡和16GB内存。实际测试中发现，显存不足会导致模型加载失败，建议初次尝试选择较小的1.5B版本。特别是当需要对比不同模型版本的表现时，平台的快速迭代能力让测试效率大幅提升。结合LangChain等框架，可以将DeepSeek-R1作为本地问答系统的核心，处理敏感数据时无需担心隐私泄露。Ollama工具的选择直接影响模型管理效率。监控任务管理器中的显存占用情况，确保不超过显卡的物理限制。
Ollama入门教程：从安装到运行的完整指南
yoona333的博客
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随着人工智能（AI）技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）逐渐成为了各行各业的重要工具。然而，使用这些强大模型的同时，数据隐私、处理效率和部署复杂度等问题也逐渐浮现。为了解决这些问题，Ollama 提供了一种创新的解决方案——通过本地化部署大型语言模型，不仅能够增强数据隐私性，还能提高模型的运行效率。本文将详细介绍如何下载和安装 Ollama，如何选择和运行不同的语言模型，以及 Ollama 的特点、适用场景、优缺点等内容，帮助大家深入了解这一平台。ollama官网🚪 ollama官方文档🚪 根据自己
Ollama 实战手册
hello.reader
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复读治理：采样止血 → 数据去重 → RLHF 负奖励性能提速：GPU + Flash Attention + 低比特量化 = 黄金三件套并发稳态≈ 吞吐上限运维：全部配置写进 systemd override；万事大吉按本文 Checklist 逐层落地，你的 Ollama 实例将不复复读、跑得飞快、线上稳如老狗。
小白都能看懂，deepseek本地部署教程（附教程）
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今天给大家分享deepseek的本地部署教程，有需要的朋友可以留言交，可以提供本地部署及服务器资源监控。　
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东方瑞通发布的“基于Ollama的DeepSeek本地部署手册”详细指导了如何在本地环境中部署DeepSeek模型。Ollama是一个支持多开源模型的轻量级AI模型运行框架，而DeepSeek是一个基于Ollama运行的模型，它在自然语言处理...
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DeepSeek 作为一款强大的大语言模型，具备出色的语言理解和生成能力。然而，许多用户希望能够在本地部署 DeepSeek，以实现更高的隐私性、更低的延迟和更好的定制化。本文将为你详细介绍 DeepSeek 本地部署的全过程，帮助你轻松在本地环境中使用 DeepSeek。
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
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通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。在配置 url 时，因为是 docker 服务，http://localhost:11434 存在无法访问的情况，可以尝试http://host.docker.internal:11434。访问https://ollama.com/library/deepseek-r1，默认为 7b 模型，如需其他模型，可以在当前页搜索所需模型。：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。
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DeepSeek本地部署详细指南随着人工智能技术的飞速发展，本地部署大模型的需求也日益增加。DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型，提供了灵活的本地部署方案，让用户能够在本地环境中高效运行模型，同时保护数据隐私。以下是详细的DeepSeek本地部署流程。（一）硬件需求最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+ 16GB内存 + 30GB存储。推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090或更高）+ 32GB内存 + 50GB存储。（二）软件依赖。
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