ollama介绍并安装deepseek大模型

于 2025-06-10 09:37:36 发布
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分类专栏： 大模型 文章标签： deepseek ollama 大模型
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ollama介绍

ollama：是一款旨在简化大型语言模型本地部署和运行过程的开源软件。

ollama提供了一个轻量级、易于扩展的框架，让开发者能够在本地机器上轻松构建和管理LLMs（大型语言模型）

通过ollama，开发者可以导入和定制自己的模型，无需关注复杂的底层实现细节。

网址: https://ollama.com

ollama模型库

ollama 支持多种开源模型，涵盖文本生成、代码生成、多模态推理等场景。用户可以根据需求选择合适的模型，并通过简单的命令行操作在本地运行。

ollama 官方模型库: https://ollama.com/library

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ollama作用

通过ollama可以运行众多大模型

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如何访问ollma

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win11安装ollama

下载ollama
  1. 下载Ollama，Windows系统安装包：https://ollama.com/download
  2. 双击提前下载好的OllamaSetup.exe安装包,选择install,然后一直默认安装即可

默认安装在C盘

如果像安装到别的盘：打开命令提示符（CMD），导航到存放Ollama安装包的目录，然后输入以下命令进行安装：

OllamaSetup.exe /DIR=D:\runSoft\Ollama

当安装完成后，打开命令行cmd，执行如下命令

ollama -v

ollama安装大模型

首先在https://ollama.com/search查找你要安装的大模型，比如deepseek-r1

在这里插入图片描述

复制命令，在命令行cmd，打开执行如下命令

ollama run deepseek-r1:1.5b

等下载执行完成后，就可以使用大模型了

OLLama安装deepseek
swj868的博客
03-21 856
2.2.修改一下ollama的模型model安装位置，默认是C盘 (最大版本容量是400G，磁盘够用的可以跳过）1.安装ollama。
PyCharm中使用Ollama安装和应用Deepseek R1模型：完整指南
TechEnthusiast的博客
02-02 2240
Deepseek R1是一个强大的AI模型，而Ollama则是一个让我们能够轻松在本地运行这些模型的工具。本文将指导您如何使用Ollama安装Deepseek R1模型，并在PyCharm中创建一个简单的聊天应用。通过这个简单的项目，我们成功地在本地安装了Deepseek R1模型，并在PyCharm中创建了一个基本的聊天应用程序。您可以基于此扩展功能，例如添加更复杂的对话管理、集成到其他应用程序中，或者探索模型的不同参数设置。安装Ollama后，我们可以使用它来下载和安装Deepseek R1模型。
通过Ollama在本地安装和使用DeepSeek-R1
python1234_的博客
02-18 1600
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。的爆火，远不止于此。
Windows 下 Ollama 安装deepseek本地模型（附教程）
最新发布
DEVELOPERAA的博客
03-24 1632
Windows 下 Ollama 安装deepseek本地模型（附教程）
ollama安装Deepseek教程
u012659600的博客
02-06 2412
4、为了方便模型管理与试用，推荐安装ollama web-ui来管理和使用测试模型。2、进入ollama模型库选择需要安装的模型。下载安装后可以执行命名查看是否安装成功。3、运行安装指令并等待模型安装完成。查看ollama允许状态。注意：需要安装node环境。附：ollama常用命令。1、安装ollama。
DeepSeek安装教程
weixin_45906703的博客
02-07 1439
两分钟讲述deepseek正确安装教程
简易教程|使用Ollama在本地部署大语言模型（Ollama+Deepseek_R1+OpenWebUI）
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m0_61171702的博客
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用简洁的方式部署AI大模型，从安装ollama到拉取AI大模型文件，到使用OpenWebUI的使用，没有多余描述。
使用ollama容器部署Deepseek本地大模型后使用，C#winform离线版
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在本项目中，使用了名为ollama的容器技术来部署名为Deepseek的本地大模型。Deepseek作为一个深度学习模型，其模型复杂度和计算需求较大，这使得其在部署时面临一定的挑战。通过ollama容器化技术，不仅能够有效地解决...
使用ollama在本地部署一个deepseek大模型
从入门到放弃
02-02 4611
DeepSeek最近很火，但是使用的时候因为种种原因，经常无响应，要不排队，要不无法联网搜索，研究了一下，发现自己的破显卡还能试着本地部署运行一下，索性部署记录了一下这个过程分享出来。
DeepSeek（5）：Ollama本地运⾏DeepSeek 模型
u013938578的博客
03-17 557
ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,只需一条命令即可在本地跑大模型。开源项目，专注于开发和部署先进的大型语言模型（LLM）。下载ollama：https://www.ollama.com/download我这边直接在windows环境中安装，生成环境建议使用linux或者docker虚拟化。
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。
通过ollama安装deepseek（一）
yumo_fly的博客
03-17 455
选择版本，安装deepseek，义1.5b为例，建议显存：1.5*2=3G。本文记录通过ollama安装deepseek的过程。下一篇：webui可视化访问大模型（二）待发布。安装完成后，执行如下命令表示安装成功。cpu也可以安装，但是速度会比较慢。
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——
DeepSeek安装部署教程，3分钟打造顶级推理能力！基于Ollama
facaixxx2024的博客
01-29 1万+
DeepSeek安装部署教程，3分钟打造顶级推理能力！基于Ollama，DeepSeek爆火，如何免费部署到你的电脑上？打造最强大脑获取顶级推理能力教程来了，先在你的本地电脑上安装Ollama，然后在Ollama搜索选择DeepSeek模型，即可成功在你的本地电脑上部署DeepSeek，码笔记mabiji.com整理详细教程如下
Deepseek本地部署详细指南！从 Ollama 到个人知识库应用
2401_85375186的博客
02-10 2625
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。
ollama本地部署Deepseek安装步骤
deepseek01的博客
02-09 3617
Ollama本地部署deepseek
轻松部署 DeepSeek R1：基于 Ollama、Chatbox 平台的操作指南
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。
DeepSeek部署教程(基于Ollama)
老薛的专栏
01-29 7182
这几天科技圈最火的莫过于deepseek，我抽空也学习一下deepseek的离线部署。1、下载Ollama并安装下载好后双击直接运行。2、安装deepseek依据自己的电脑配置，来决定安装deepseek模型的哪个版本。我家里的电脑还是集成显卡，因此我选择了硬件配置需求最低的1.5B,，让家里的老电脑也发挥一下余热。
PyCharm中使用Ollama安装和应用Deepseek R1模型
02-28
### 安装和配置过程 为了在 PyCharm 中成功安装并使用 Ollama 的 Deepseek R1 模型，需遵循一系列特定的操作流程。 #### 准备工作环境 确保已准备好必要的开发工具。这包括但不限于 PyCharm 版本应为2023及以上版本，无论是社区版还是专业版均可满足需求[^1]；还需准备 Ollama 软件以及 CodeGPT 插件用于集成到 PyCharm 当中[^3]。 #### 获取 Deepseek R1 模型 对于 Deepseek R1 模型的选择取决于计算机的具体性能情况，建议选用 DeepSeek-r1 1.5 或者更高版本以适应不同设备的需求。考虑到网络速度等因素影响模型下载效率，可以在本地 Windows 计算机上先安装 ollama 并通过 FileZilla 将预先下载好的 deepseek r1 32b 离线模型上传至目标机器来加速这一过程[^2]。 #### 配置 PyCharm 使用 Deepseek R1 一旦上述准备工作就绪，则可在 PyCharm 内部完成最后几步设置： - 打开 PyCharm 后加载项目； - 接着前往菜单栏中的 `Tools` -> `CodeGPT`; - 在弹出窗口里的 Providers 列表里定位到 Ollama (Local); - 选取之前已经安装完毕的 deepseek-r1:1.5b; - 最终确认选择无误后点击 OK 即可生效。 ```python # 示例代码片段展示如何验证安装是否成功 import codegpt if __name__ == "__main__": provider = codegpt.get_provider('ollama') model_info = provider.model_list() if 'deepseek-r1' in str(model_info): print("Deepseek R1 已经正确安装") else: print("未能检测到 Deepseek R1, 请检查安装步骤") ```
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