ollama+deepseek搭建

最新推荐文章于 2025-03-28 17:55:31 发布
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版权
  1. 安装ollama
    1. Download Ollama on Linux
    2. 查看版本 #ollama version is 0.5.11
      • ollama --version
    3. 下载最低配的deepseek暂时不用gpu
      • ollama run deepseek-r1:1.5b
    4. 联网模型
      • ollama pull nomic-embed-text
    5. 查看下载的版本
      • ollama list
    6. 谷歌浏览器安装Page Assist插件
    7. 各个版本对比

模型版本

CPU

内存

GPU

显卡推荐

1.5B

4核+

8GB+

非必需4GB+

RTX1650RTX2060

7B、8B

8核+

16GB+

8GB+

RTX3070RTX4060

14B

12核+

32GB+

16GB+

RTX4090RTX5080

32B

16核+

64GB+

24GB+

A100 40GB

70B

32核+

128GB+

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超实用！用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，提升企业效率
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本文介绍了如何使用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，帮助企业高效管理信息。通过简单配置，可实现智能问答、文档检索等功能，提升效率并保障数据安全。
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什么是 Ollama？Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。它提供了一个简单的命令行界面，使得用户可以轻松地下载、运行和管理各种大模型。Ollama 支持多种模型格式，并且可以与现有的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）无缝集成。KoboldCPP 是一个基于 C++ 的高性能推理引擎，专门用于在本地部署和运行大模型。
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本文综合多平台实测数据，适用于Ollama v0.5.11 + DeepSeek-R1 v2.1组合环境，2025年2月验证有效。注：首次执行自动下载约5-8GB模型文件，耗时取决于网络速度。字段是否包含中文祝福内容。：检查返回JSON中。
DeepSeek R1 32B 本地部署实战
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支持上传文档（如PDF、Word等），DeepSeek能快速提取关键信息，生成摘要，帮你节省阅读时间。
幕僚云私有化部署Dify+Ollama+DeepSeek-r1
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私有化部署Dify+Ollama+DeepSeek-r1的详细步骤可能包括系统需求分析、软硬件环境搭建、系统安装配置、功能集成测试以及后续的维护升级等环节。系统需求分析阶段，需要对企业当前的数据处理需求进行深入理解，明确...
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MrIqzd的博客
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昨天看到了实验室服务器文件夹下面有一个deepseek的gguf文件，就顺便部署一下至于为什么要本地呢？可能有一些学术隐私的东西不方便被收集吧。（我应该没有关系，反正都是学术垃圾）实验室服务器是ubuntu 18（没人管理升级），不能上外网。看了一眼lm studio的linux，要求ubuntu20https://lmstudio.ai/docs/system-requirements，所以选择了ollama。在这里选择ollama+open webui进行部署。
【deepseek部署个人知识库】ollama+deepseek+docker+Dify-部署教程
03-04
Dify是一个开源项目，它旨在搭建一个个人知识库，通过整合ollama和deepseek，可以提供更加丰富的信息检索和问答体验。 在具体部署个人知识库时，需要按照一定步骤操作。首先，需要从ollama官网下载对应的安装包并...
支持DeepSeek本地化的模型工具Ollama程序Window版本V0.5.11
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支持DeepSeek本地化的模型工具Ollama程序Window版本V0.5.11【截止20250216 最新】 解决官网下载异常缓慢的问题
Ollama v0.5.11 安装包
02-24
‌Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架，设计用于简化在本地运行大型语言模型的过程，降低使用门槛。‌它通过简单的安装指令，使得用户可以通过一条命令在本地运行开源大型语言模型，例如Llama2。Ollama保留了类似Docker的操作习惯，支持上传和管理大语言模型仓库，包括DeepSeek、Llama 2、Mistral、Qwen等模型。‌
OLLAMA+FASTGPT+M3E 大模型本地化部署手记
12-10 4911
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json 下载不下来的话，重新配置host：185.199.108.133 raw.githubusercontent.com。首先是加入ollama的本地模型，像我用的是qwen2.5:3b，你们可以根据自己的模型进行填写。因为docker下载的镜像源默认是国外的地址，所以下载比较慢，换成国内的镜像源下载会比较快一点。
【技术前沿】五分钟打造你的专属 AI 助手：Ollama + DeepSeek R1 + AnythingLLM 完整整合指南
TT小子的博客
02-18 855
接下来，我们将一步步完成通过 Ollama、DeepSeek R1 与 AnythingLLM 搭建高效本地知识库系统的过程，系统中的每个组件都至关重要。：作为语言理解领域的 “新秀”，DeepSeek 专注于前沿人工智能技术研发，其开源的 R1版本在逻辑推理和处理复杂自然语言任务方面表现出色。凭借优秀的语言能力，它成为构建知识库的核心引擎。2. Ollama：这是一款专为本地运行大模型设计的工具，提供简单直观的命令行界面，拉取、运行和管理不同语言模型都变得轻松便捷，无需繁琐配置或高昂的云计算成本。
本地化部署：Ollama+Deepseek+CherryStudio
FallenQu的博客
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ollama + DeepSeek Windows本地部署在非C盘
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ollama+DeepSeek部署到本机Windows，且部署到其他盘
学生证书_2025-06-10.zip
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ollama+deepseek搭建指南：步骤、环境配置及版本对比
资源摘要信息: "ollama+deepseek搭建" 1. 安装ollama和deepseek基础步骤： - 首先需要从官方提供的链接下载ollama的安装包，适用于Linux系统的版本。 - 在安装完成后，通过执行命令查看当前安装的ollama版本，确认...
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