ollama 本地部署deepseek-r1:32b之后，更换成14b版本

已于 2025-02-09 14:59:09 修改
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文章标签： java 前端 linux
于 2025-02-08 16:15:22 首次发布
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ollama list

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deepseek-r1:32b    38056bbcbb2d    19 GB    4 minutes ago

ollama rm deepseek-r1:32b

deleted 'deepseek-r1:32b'

ollama list

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ollama run deepseek-r1:14b

pulling manifest ⠹

ollama list

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deepseek-r1:14b    ea35dfe18182    9.0 GB    21 hours ago

拾穗哥
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如何蒸馏 Deepseek-R1：全面指南 How to distill Deepseek-R1: A Comprehensive Guide
AI天才研究院
02-07 633
模型蒸馏是一种强大的技术，通过将知识从大型、复杂的模型（教师）转移到小型、更高效的模型（学生）来解决这一挑战。在这篇博客中，我们将通过专用技术如 LoRA（低秩自适应）来讲解如何将 DeepSeek-R1 的推理能力提炼到一个更小的模型，例如微软的 Phi-3-Mini。蒸馏后的推理：蒸馏响应引入了一种更详细和结构化的方法，包括一个明确的“思考”部分，概述了思维过程和推理，这对于生成针对复杂问题的准确响应将非常有帮助。请随意探索该模型，将其与您的任务进行基准测试，并分享您的反馈！
DeepSeek本地部署 + 更改安装目录 + 解决模型下载慢问题 【保姆级教程】
Jay17的博客
03-20 1124
DeepSeek本地部署 + 更改安装目录 + 解决模型下载慢问题 【保姆级教程】
小白也能看懂的DeepSeek-R1本地部署指南
全栈若城,专注知识分享
02-07 1140
春节期间，Deepseek以其卓越性能赢得众多技术爱好者的关注。用户评价褒贬不一，但国际巨头的震惊足以证明其非凡之处。若你想在本地部署该模型，探索其强大功能，以下指南将为你提供详细指导。本文将介绍Windows和Mac双平台的部署流程。然后检查 下载完成后，按照安装向导的提示逐步完成安装。在安装过程中，Ollama 服务会自动在电脑后台运行。以下是本地部署 DeepSeek 系列模型（1.5B、7B、8B、14B、32B）在 Windows、macOS、Linux 三个平台的最低和推荐硬件配置指南。配置需求
[400] Bad Request - {“error“:“registry.ollama.ai/library/deepseek-r1:14b does not support tools“}
最新发布
莫扎特不唱摇篮曲
04-14 406
采用 ollama 接入 deepseek， 抛出异常信息。
DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用
Eric Woo
03-21 736
Windows 管理员启动：命令提示符。macOS 启动：Terminal。
Ollama本地部署deepseek-r1:8b
weixin_47695827的博客
01-29 7358
6GB显存本地运行deepseek-r1:8b，自定义模型身份。不需要任何客户端的可直接交互chat ui，仅支持ollama本地服务api参数修改`域名端口号`、`下拉选择模型`、`上下文`、`保存配置可清理上下文`、`md格式输出`、`重新回答`、`终止请求`、`导出记录`、`头像更换`操作。最重要的是只有一个`html`文件，拖拽到浏览器就能用。
【5分钟搞定】ollama下载deepseek-r1大模型本地部署
lixiaoqidecsdn的博客
01-29 1万+
1.登录ollama，选择models，选择deepseek-r1模型，选择1.5b(核显电脑)3.控制台输入ollama run deepseek-r1:1.5b自动下载。2.选择1.5b，复制命令，打开CMD控制台；
registry.ollama.ai/library/deepseek-r1:7b does not support tools (status code: 400)问题解决
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02-21 2123
如图，选择下载带"tools"标识的模型就行。
新手小白如何在本地部署DeepSeek
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在本地部署一个DeepSeek模型（基于Ollama）
使用Ollama本地部署DeepSeek R1模型：从零到精通的完整指南
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02-12 1万+
DeepSeek R1是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）推出的高性能开源模型，其推理能力接近GPT-4 Turbo，且支持本地部署，兼顾数据隐私与成本效益。本教程将详细介绍如何通过Ollama工具在本地设备上部署DeepSeek R1模型，并优化其性能与交互体验。
使用Ollama本地部署DeepSeek-R1大模型
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02-11 761
介绍使用百度智能云GPU服务器来实现DeepSeek的本地部署
Ollama 部署 DeepSeek-R1 本地模型
qq_34185638的博客
02-01 3806
Ollama 是一个快速、轻量且易于使用的开源 AI 代理框架，由 Facebook 开发，可以用来托管和运行各种语言模型（LLM），可以实现在您的硬件设备快速部署各种本地大模型，并且提供了一个简单命令行界面，方便用户快速部署。既然现在已经了解了 Ollama是干嘛的，那么接下来就是在你的操作系统中安装 Ollama了。
本地部署得ollama run deepseek-r1:32b如何卸载
03-28
嗯，用户的问题是关于如何在本地环境中卸载通过Ollama部署的deepseek-r1:32b模型。首先，我需要回忆一下Ollama的基本操作命令，特别是关于模型管理的部分。记得Ollama使用类似Docker的机制来管理模型，每个模型可能...
通过Ollama本地部署DeepSeek R1以及简单使用
fenfenfen520a的博客
02-07 1637
本文介绍了在Windows环境下，通过Ollama来本地部署DeepSeek R1。该问包含了Ollama的下载、安装、安装目录迁移、大模型存储位置修改、下载DeepSeek以及通过Web UI来对话等相关内容。 1、下载Ollama 首先我们到Ollama官网去下载安装包，此处我们下载的是Wind
运行OpenManus项目（使用Conda）
邵奈一的博客
03-08 1982
1、本地 Ollama 不需要 API Key，但是api_key参数需要填写“ollama”;输入你的prompt：分析最近3个月AI相关的重要开源项目，并提供star排名。需要改成自己对应的模型（PS：上面的qwq不行…可以发现，3分钟后报了超时！但是程序程序依然在跑…其实步骤非常简单，只需要按照官网一步一步来即可！下次再继续，关注我，不迷路…(破涕而笑.jpg)继续尝试下载了小的qwen模型。难道我这新出的不算？那就是我模型的问题？
使用Ollama本地部署DeepSeek R1
2201_75490194的博客
01-29 5908
通过本地部署 DeepSeek R1，我们可以将 AI 模型和搜索引擎直接运行在自己的设备上，从而有效保护数据隐私和安全。在部署过程中，Ollama提供了简单易用的工具，支持快速下载和管理模型，极大地简化了本地部署的流程。然而，值得注意的是，这种方式需要一定的硬件支持，并且部署过程中可能会涉及到科学上网和配置相关问题。
deepseek本地部署
雪剑封心
02-04 2955
高性能：14B、32B或70B版本，适合高端GPU。中端：7B或8B版本，适合大多数消费级GPU。入门级：1.5B版本，适合初步测试。选择ollama、选择下载的模型。Ollama是一个开源工具。使用命令行：ollama。选择大小，复制命令，执行。选择chatbox ai。
本地部署DeepSeek-R1 14B/32B
qq_53635710的博客
02-20 676
上面这一步中Models文件夹中对应的是原来Ollama再C:\Users\hp\.ollama的models文件夹中的内容，需要复制过去，并且删除原来的.ollama文件（可以备份到别的地方），总之就是原来Ollama存放模型的位置现在不能有东西。在以上操作都完成的前提下，再运行Ollama。第一步运行.\OllamaSetup.exe /DIR="D:\Ollama\Models"时需要在OllamaSetup.exe所在目录处cmd运行。为了尽量部署参数尽可能多的版本，我部署的是轻量化处理后的。
个人入门deepseek-r1：基于笔记本硬件配置的模型(1.5b 7b 8b 14b 32b 70b 671b)选择指南
c_lanxiaofang的博客
02-06 5224
型号与显存（关键）：Windows：任务管理器 → 性能 → GPU → 查看型号和专用显存（如NVIDIA RTX 3060 6GB）。Linux：命令 `nvidia-smi` 查看GPU信息。内存（）：任务管理器 → 性能 → 内存（建议≥16GB）。：至少4核以上现代处理器（如Intel i5/i7或AMD Ryzen 5/7)。
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