ollama加载deepseek模型

最新推荐文章于 2025-04-10 14:50:59 发布
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分类专栏： DeepSeek 文章标签： deepseek ollama 大模型
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1、访问ollama官网，下载ollama软件并安装

官网地址：Ollama

点击Download，会选择操作系统

Windows 和 macOS直接下载安装就行

Linux系统不需要下载，直接执行命令：

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

因为网络原因，可能下载不下来，我下载了一个windows版本的上传到阿里云盘了，需要的可以从这里拿去

https://www.alipan.com/s/h85bJjDGuoc

安装过程略过，直接下一步下一步到完成就可以了。

注意：Windows系统要求win10及以上，Windows Server的话2019及以上

2、利用ollama下载大模型

还是在ollama官网

点击左侧上方Models

最低0.47元/天 解锁文章
LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
2401_85325726的博客
06-15 1803
自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮[自然语言处理]领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！底座包含模型模型参数大小训练token数训练最大长度是否可商用。
轻松部署 DeepSeek R1：基于 Ollama、Chatbox 平台的操作指南
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暖风
01-25 2万+
打开浏览器，访问Ollama官网，点击“Download”进入下载页面。该平台支持Windows、macOS和Linux系统，苹果平台无论是Intel内核还是M1系列均能适配。：在Windows系统下，获取对应的exe应用程序后，双击启动安装程序。安装过程中，全程选择默认设置，点击“Install”后一路确认到底。安装完成后，程序会自动启动，此时在电脑右下角的托盘区域，你将看到Ollama的应用图标。ollama -v。
ollama加载本地自定义模型
最新发布
YXWik的博客
04-10 646
因为我们自己微调好的模型呢就是我们自定义的模型了，这个ollama官方不支持咱自己微调的模型，而且我们微调好的模型也不想泄露出去，所以我们就需要这个自定义模型首先要新建一个Modelfile文件，这个文件放哪里都行，最好跟ollama模型放一块我这里放到了下起名叫的内容注册模型成功注册成功后进行使用。
win11通过ollama本地部署deepseek-r1:1.5b
李昂的博客
01-24 1万+
deepseek-r1:1.5b这个模型确实很轻量资源占用很少，应该也就占用1GB多点显存，但是也确实比较呆，很多问题都回答不上来，这里如果想要运行其他模型，可以参考ollama的技术文档https://ollama.readthedocs.io/quickstart/ 里面说明了其他模型运行的方式以及所需要的资源。下载完成后安装ollama，默认安装在c盘下面，这个通过默认安装方式无法更改模型就行，安装完成后可以打开CMD窗口输入。首次运行会自动下载模型，运行完成后就可以进行正常交互了。
【ollama 安装deepseek】通过Ollama服务调用DeepSeek模型的完整指南
赖德发的博客
02-09 3461
下载DeepSeek模型。直接通过HTTP请求调用。使用Python代码调用。一、环境准备与模型部署。启动Ollama服务。
Deepseek教程（详细！！！）|使用Ollama下载Deepseek，并在Pycharm使用
BlueEstrella的博客
01-30 1万+
1. 打开Ollama官网/，根据自己的操作系统下载相应版本的安装文件(#^.^#)，我选择的是Windows版~2. 下载好后，直接双击打开安装文件，并点击“”安装。3.安装好后，在电脑的右下角的^，就可以看到一只可爱的羊驼，^0^咩~~~4.Ollama的默认安装路径为 C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama下图是Ollama在我的电脑中的位置*如果想将Ollama移动到别的盘符，需在环境变量中修改Path选项，添加Ollama文件绝对路径——
ollama将模型永远加载在显存里
甜盐的博客
07-03 7132
我们在使用ollma部署大语言模型的时候,如果部署的模型尺寸较大,往往在第一次加载的时候需要花费大量的时间加载模型;等加载完成后,如果长时间不调用模型,我们会发现模型已经被释放掉了,又要重新加载,导致体验感极差.因为在没被调用时,ollama默认在显存中驻留5min,然后就会自动释放,如果我们两次调用的间隔大于5min的话,那模型已经被释放了,又要重新加载;如预加载模型,并永远驻留在显存。可以根据实际情况自由设置;不过ollama预留了。
ollama 部署 deepseek-r1 70B 模型完整指南.pdf
02-10
模型加载与运行包括创建Ollama模型实例，并验证模型列表。运行模型服务后，应该能够进入交互式命令行界面，以交互方式使用模型。最后，为了确认模型服务正常运行，可以通过访问特定服务器IP地址，加上指定端口的方式...
【人工智能】大模型微调实战：基于 Ollama 定制 DeepSeek 模型的完整指南
一个被知识诅咒的人
03-20 1481
大语言模型（LLM）的微调是提升其特定任务性能的关键步骤。本文以开源工具 Ollama 为基础，详细剖析如何在本地环境中对 DeepSeek 模型进行微调，涵盖环境搭建、数据准备、模型配置和微调实践的全流程。通过丰富的代码示例（如数据集预处理、Modelfile 定制和 API 调用）和中文注释，读者可轻松复现微调过程。文章还探讨了微调中的数学原理（如损失函数优化）和性能评估方法，并提供硬件需求分析与优化建议。无论是提升模型在特定领域的问答能力，还是定制个性化应用，本文旨在为开发者提供从零到一的实战指南，帮
使用Ollama部署deepseek大模型
小云的博客
01-26 978
使用Ollama部署deepseek大模型前置条件使用英伟达显卡下载cuda驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsOllamaOllama 官方版: https://ollama.com/我的显卡在Windows电脑上面 所以使用Windows的安装方式去安装若你的显卡是在Linux上面 可以使用如下命令安装curl -fsSL https...
ollama+deepseek模型部署文档
weixin_45075377的博客
02-12 823
要将Ollama与DeepSeek模型结合部署，您需要完成以下步骤。本文档将指导您如何实现这一目标。通过以上步骤，您可以成功部署Ollama与DeepSeek模型，并提供一个高效的AI服务。Ollama是一个用于部署和管理AI模型的工具。
【Ollama 加载ModelScope模型】
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02-06 1629
Ollama是建立在llama.cpp开源推理引擎基础上的大模型推理工具框架。得益于底层引擎提供的高效模型推理，以及多硬件适配，Ollama能够在包括CPU、GPU在内的，不同的硬件环境上，运行各种精度的GGUF格式大模型。通过一个命令行就能拉起LLM模型服务。ModelScope社区上托管了数千个优质的GGUF格式的大模型（包括LLM和视觉多模态模型），并支持了Ollama框架和ModelScope平台的链接，通过简单的ollama run命令，就能。
【Ollama】三、相关命令
一个写了10年bug的程序员日常笔记。
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Deepseek本地部署详细指南！从 Ollama 到个人知识库应用
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02-10 2463
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。
利用Ollama搭建本地DeepSeek大模型
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本地搭建deepseek环境
Ollama挂载GGUF模型时异常
Freemanky的博客
03-22 484
原因是新版Ollama对Modelfile的解析更严格，原来的Modelfile指定模型的相对路径即可，例如FROM ./deepseek-r1:14b.gguf。但现在需要指定回答模板和定义参数。近期Ollama的更新可能对GGUF模型加载机制进行了调整，导致部分用户挂载GGUF模型时出现异常。
Ollama无法加载模型进行对话
LNN0212的博客
03-10 560
突然发现ollama无法打开模型，一直在加载中。无法和这个qwen2.5:3b模型对话。
Ollama如何加载本地模型
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02-14 2280
1.、新建Modelfile文件（无后缀）编辑Modelfile文件，
ollama下载deepseek模型
02-11
### 如何在 Ollama 平台上下载 DeepSeek 模型 为了能够在 Ollama 平台上下载并使用 DeepSeek 模型，需遵循特定的操作流程。 #### 下载 DeepSeek 模型 一旦安装好 Ollama，可以通过命令行工具轻松获取所需的 DeepSeek 版本。具体来说，在终端或命令提示符环境中输入指定指令来拉取 DeepSeek 的 R1版本[^2]: ```bash ollama pull deepseek:r1 ``` 这条命令会自动连接到远程仓库并将 DeepSeek R1模型文件下载至本地环境之中。 #### 配置 Ollama 使用 DeepSeek 模型 下载完成后，还需要适当设置 Ollama 才能顺利调用该预训练模型。这通常涉及到编辑配置文件 `config.yaml` ，其中定义了关于所使用的模型的关键参数： ```yaml model: name: deepseek path: /path/to/your/deepseek_model.pt type: pytorch # 如果模型基于 PyTorch 构建的话 ``` 上述 YAML 文件片段展示了如何指明模型名称、存储路径以及框架类型等重要属性[^1]。 最后一步则是启动 Ollama 服务以便能够实际应用已加载的 DeepSeek 模型进行推理或其他任务处理工作。
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