本地部署DeepSeek

1.安装Ollama

Ollama 是一个开源项目，专注于提供本地化的大型语言模型（LLM）部署和运行解决方案。它旨在让用户能够在自己的设备上轻松运行类似 GPT 的大型语言模型，而无需依赖云服务或高性能服务器。Ollama 的设计目标是简化 LLM 的使用流程，使其对开发者和普通用户更加友好。

Ollama链接在这里

下载安装完成之后

在cmd中验证 是否安装成功

桌面右下角也会有运行的图标

2.下载deepseek模型

ollama run deepseek-r1:7b

我这里下载的7b模型

在本地部署 DeepSeek 或其他大型语言模型时，显卡（GPU）的配置对模型的运行效率和性能至关重要。不同的模型对显存（VRAM）和计算能力有不同的要求。以下是一些常见的模型类型及其对应的显卡配置建议：

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1. 小型模型（如 1B-3B 参数）

• 模型示例

：GPT-2 Small、LLaMA-7B（量化版）、DeepSeek 小型模型。

• 显存需求

：4GB - 8GB。

• 推荐显卡

：

：适合入门级用户或轻量级任务，如文本生成、简单对话等。

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2. 中型模型（如 7B-13B 参数）

• 模型示例

：LLaMA-7B、LLaMA-13B、GPT-NeoX-3B、DeepSeek 中型模型。

• 显存需求

：8GB - 16GB。

• 推荐显卡

：

：适合中等规模的任务，如复杂文本生成、对话系统、代码生成等。

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3. 大型模型（如 20B-70B 参数）

• 模型示例

：LLaMA-30B、LLaMA-65B、GPT-J-6B、DeepSeek 大型模型。

• 显存需求

：16GB - 24GB。

• 推荐显卡

：

：适合高性能需求的任务，如大规模文本生成、复杂推理、研究实验等。

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4. 超大型模型（如 100B+ 参数）

• 模型示例

：GPT-3（175B）、BLOOM（176B）、DeepSeek 超大型模型。

• 显存需求

：40GB 及以上。

• 推荐显卡

：

：适合企业级应用、研究机构或需要极高计算能力的任务。

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5. 量化模型

• 模型示例

：量化版的 LLaMA、GPT-J、DeepSeek 量化模型。

• 显存需求

：量化技术可以显著降低显存需求。

：

：适合资源有限的设备，同时保持较高的性能。

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6. CPU 运行

• 模型示例

：极小型模型或量化模型。

• 显存需求

：无需独立显卡，依赖系统内存（RAM）。

• 推荐配置

：

：适合没有独立显卡的设备，但运行速度较慢。

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显卡选择的其他考虑因素

1. 显存带宽

：显存带宽越高，数据传输速度越快，适合处理大规模模型。

1. CUDA 核心数

：CUDA 核心越多，计算能力越强。

1. 多卡支持

：对于超大型模型，可以使用多卡并行（如 NVIDIA NVLink 或 PCIe 连接）。

1. 功耗和散热

：高性能显卡通常功耗较高，需要良好的散热解决方案。

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总结

• 入门级

：GTX 1650/1660、RTX 3050（4GB-8GB）。

• 中端级

：RTX 3060/3080、RTX 4060 Ti（8GB-16GB）。

• 高端级

：RTX 3090/4090、A100（16GB-24GB+）。

• 企业级

：多卡 A100/H100（40GB+）。

3.使用

访问  http://localhost:11434  来与模型进行交互。