凯哥Java的博客

因为Ollama以及我们需要下载的模型都是默认安装在C盘的，一般情况下，我们会给C盘分配的磁盘不是很大。那么在执行创建软链接命令前，需要多执行一步。在不依赖云端的情况下，Ollama 可以帮助用户搭建本地的大语言模型服务，适用于需要快速响应的场景，如本地聊天机器人、智能客服等。需要注意：因为Ollama是国外的，所以下载可能会有点慢，凯哥将下载好的文件已经放网盘了，有需要的朋友可以直接回复后获取。Ollama 通过简单的一行命令即可启动和部署AI模型，大大降低了模型部署的复杂度，适合开发者和个人用户使用。

在这些数字中，B代表“billion”（十亿），所以：1.5B意味着该模型有15亿个参数7B表示70亿个参数8B表示80亿个参数14B表示140亿个参数32B表示320亿个参数70B表示700亿个参数671B表示6710亿个参数这些模型的参数量越大，处理的数据和生成的内容就越复杂，但它们也需要更多的计算资源来运行。每种类型的硬件需求每个模型的计算和存储需求都有所不同，下面我们列出了DeepSeek-R1的各个型号，并给出了所需的硬件配置。

现在的AI技术越来越火，DeepSeek-R1作为一款超级牛的深度学习工具，帮助了不少企业解决了大数据处理的问题。想象一下，你正在做一个重要的项目，结果突然打不开官网，或者响应超慢，工作进度全都被耽误了。相比官网和API的“黑箱操作”，本地部署能给你更大的灵活性，完全按照自己的方式来使用。就算官网很强大，但它毕竟是为大批用户服务的，个别人的请求就可能被拖慢，等得让人头大。而且，一旦部署成功，你就能够摆脱外部平台的限制，完全掌控自己的业务流程。万一他们的服务器坏了，或者网络出现问题，你就只能干着急。