安装系统:要求Windows10 及以上
磁盘空间:要求不少于5GB
下载安装所需文件
百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1kOcyzb3QGMnJOoIVXka4NA?pwd=ziyu ,提取码是ziyu
可以从该地址下载本篇文章所需要的Ollama安装包和DeepSeek模型,这两部分文件都在压缩包“离线部署deepseek.rar”中
安装Ollama
打开Ollama安装包(OllamaSetup.exe),点击“Install”开始安装。

安装完成后,按下 Win + R 键,输入 cmd 并回车,打开命令行窗口。

在命令行中输入 ollama,如果看到以下输出,说明Ollama已成功安装。

安装Deepseek R1 1.5b模型
1.下载并解压模型
从百度网盘下载Deepseek R1 1.5b模型的压缩包(deepseek-r1-1.5b.rar),解压后进入解压后的文件夹,并在解压后的文件夹键入cmd

2.通过命令行安装模型
在命令行中输入以下命令,Ollama将根据Modelfile中的配置自动安装 deepseek-r1-1.5b.gguf 文件:
ollama create deepseek-r1-1.5b -f Modelfile
安装成功后,命令行会显示“success”提示。

3.运行Deepseek模型
安装完成后,输入以下命令即可运行Deepseek模型:
ollama run deepseek-r1-1.5b

安装其他大小的DeepSeek大模型
本文以DeepSeek-r1 1.5b作为示例,如果需要下载其他大小的模型,需要得到该模型的gguf文件,目前DeepSeek发布在Hugging Face上的模型并没有直接提供gguf文件,如果是采取量化模型的方式得到gguf文件略显复杂。
因此推荐有安装其他大小DeepSeek模型的用户,在其他可联网的机子中运行Ollama,直接下载对应大小的DeepSeek大模型,如7B,下载之后至模型文件夹中(C:\Users\你的用户名文件夹.ollama\models\blobs),里面存放的是你下载的模型,我们在这里获取到下载的7B文件(文件名通常是一个很长的ID,可以通过下载时间最近和文件大小最大进行判断),将其改名为deepseek-r1-7b.gguf,之后还需要修改Modelfile中的FROM字段内容,修改完成拷贝至离线环境便可按照前文所述进行离线安装。

如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近70次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!
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第一您不需要具备任何算法和数学的基础
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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