DeepSeek R1本地私有化部署教程(Ollama+JBoltAI)

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使用 Ollama 本地私有化部署 DeepSeek R1 教程
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嘿,小伙伴们!今天我要带大家走进 AI 的奇妙世界,手把手教你如何在本地私有化部署 DeepSeek R1 模型,让你的电脑瞬间变成一个智能小助手。

无论你是 AI 小白还是技术大牛,这篇文章都能让你轻松上手。话不多说,咱们开始吧!

一、准备工作:搭建环境

  1. 下载并安装 Ollama
    首先,我们需要下载并安装 Ollama。这个工具简直是本地部署大模型的神器,操作简单,功能强大。

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进入 Ollama 官网,点击页面上的 “Download” 按钮。

选择 自己系统匹配的 版本进行下载。

下载完成后,双击安装文件,按照提示完成安装

  1. 检查 Ollama 版本
    安装完成后,我们可以通过以下命令检查 Ollama 是否安装成功:
ollama -v

如果看到版本号输出,那就说明安装成功啦!

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二、部署 DeepSeek R1 模型

  1. 下载 DeepSeek R1 模型
    接下来,我们来下载 DeepSeek R1 模型。

Ollama官网搜索deepseek,找到deepseek-r1.

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这个模型有多个版本可供选择,比如 1.5B、7B、8B 等,不同版本的模型在性能和资源占用上有所不同。你可以根据自己的硬件配置选择合适的版本。

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下载命令

ollama run deepseek-r1:7b

这里我们以 7B 版本为例,如果你需要其他版本,只需将 7b 替换为对应的版本号即可。

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三、运行并测试模型
进度条下载完成后。出现可以对话的提示。

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四、应用开发对接
使用Ollama+DeepSeek搭建起来的环境,是只能默认在控制台中访问和使用,没有数据的留存、解决复杂问题的能力。

企业常用的功能,例如RAG增强检索,开发AI知识库问答助手、基于ERP系统里的数据进行ChatBI等,都需要类似Java AI开发框架和Java AIGS开发平台解决方案这样的产品去构建。

深度剖析Java AI应用开发框架:Spring AI、Langchain4J与JBoltAI的全方位对比

这里用Java企业级AI应用开发平台、AIGS(AI生成服务)、Agents智能体开发框架-JBoltAI去测试。

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下图是JBoltAI应用开发框架里的可视化智能体开发定制工具箱,只要用了深度思考模型,需要显示推理过程只需要配置即可,非常不错,使用DeepSeek R1 蒸馏qwen2.5 1.5B版,效果非常好!

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下图是基于JBoltAI应用开发平台的智能体开发工具箱,创建的企业库存优化智能体,基于DeepSeek R1的深度思考推理能力,可以帮助企业按照库存现状进行分析和给出优化建议。
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五、高级功能与优化

  1. 加速推理
    如果你觉得模型的响应速度不够快,可以通过以下方法进行优化:

量化模型:使用量化版本的模型,比如 deepseek-r1:32b-q4_0,可以显著降低显存占用,提升推理速度。

多线程支持:设置环境变量 OLLAMA_NUM_THREADS=8,提升模型的响应速度。

  1. 长文本与隐私场景
    内存优化:调整 OLLAMA_MAX_MEMORY 参数,减少内存占用。

本地知识库集成:通过 Dify 平台上传私域数据,构建定制化的 AI 助手。

六、常见问题与解决方法

  1. 显存不足
    如果遇到显存不足的问题,可以尝试以下方法:

使用量化模型,降低显存占用。

选择参数更小的模型版本,比如从 14B 降到 8B。

  1. 响应速度慢
    增加 OLLAMA_NUM_THREADS 的值,提升多线程处理能力。

确保你的硬件配置满足模型的最低要求,比如 CPU ≥ 2 核,内存 ≥ 4GB。

  1. 中文夹杂英文
    如果模型生成的内容中夹杂英文,可以在 Prompt 末尾添加 “请用纯中文”。

七、总结与展望
通过以上步骤,相信大家已经成功在本地部署了 DeepSeek R1 模型。无论是个人学习还是企业应用,本地私有化部署都能为你带来更高效、更安全的 AI 体验。未来,随着技术的不断发展,DeepSeek R1 还将支持更多功能,比如多模态交互、更强大的上下文理解等。让我们一起期待吧!

如果你在部署过程中遇到任何问题,欢迎在评论区留言,我会尽力为大家解答。同时,也欢迎大家点赞、收藏这篇文章,让更多的人受益。我们下期再见!


希望这篇文章对你有帮助!如果你有任何问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我。

### 本地部署 DEEPSEEK 使用 OllamaDeepSeek 并整合 Dify #### 配置与集成概述 为了实现 DEEPSEEK 模型的本地部署并将其与 Ollama 和 Dify 整合,需要完成以下几个核心部分的工作:安装和配置 Ollama、下载和运行 DEEPSEEK 模型以及将这些组件与 Dify 进行无缝连接。 Ollama 是一种轻量级工具,用于管理和运行大型语言模型 (LLM),支持多种模型架构。通过简单的命令即可启动指定版本的 DEEPSEEK 模型[^2]。而 Dify 则是一个应用框架,可以作为前端或中间件来调用 LLM 提供的服务。 --- #### 安装和配置 Ollama 要开始使用 Ollama 来管理 DEEPSEEK 模型,请按照以下方法操作: 1. **安装 Ollama** 下载最新版 Ollama 工具包,并根据操作系统执行相应的安装脚本。官方文档提供了详细的说明,确保环境满足最低依赖条件。 2. **拉取 DEEPSEEK 模型** 执行以下命令以获取特定版本的 DEEPSEEK 模型: ```bash ollama pull deepseek-r1:1.5b ``` 此命令会自动从远程仓库中提取 `deepseek-r1` 版本号为 `1.5b` 的预训练权重文件到本地存储路径下。 3. **验证模型加载状态** 启动服务前可以通过列表查看已成功导入的所有可用模型实例及其元数据信息: ```bash ollama list ``` --- #### 启动 DEEPSEEK 模型 一旦完成了上述准备工作,则可通过如下指令激活目标模型实例以便后续请求访问它所提供的功能接口: ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b --port=11434 ``` 此命令将在默认端口上暴露 RESTful API 接口给外部程序调用,默认监听地址通常设置为 localhost 或者自定义 IP 地址。 --- #### 将 Ollama 与 Dify 集成 Dify 可作为一个灵活的应用开发平台,允许开发者轻松接入第三方 AI 能力。以下是具体步骤描述: 1. **创建项目结构** 初始化一个新的 Python 环境或者 Node.js 应用来承载整个业务逻辑流程设计工作流。 2. **编写适配器代码** 构建 HTTP 请求发送模块向刚才提到过的 Ollama 实例发起交互动作;例如利用 requests 库(Python)或其他同等效用库处理 POST 方法提交 JSON 数据体至 `/api/generate` 终结点位置处[^1]: ```python import requests url = "http://localhost:11434/api/generate" payload = { "prompt": "Tell me about the history of artificial intelligence.", "max_tokens": 100, "temperature": 0.7 } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) result = response.json() print(result["response"]) ``` 3. **扩展应用程序界面** 结合实际场景需求进一步完善图形用户界面上展示效果等内容呈现形式等方面考虑因素进去之后再做最终调整优化方案出来就可以了. --- ### 总结 综上所述,在本地环境中部署 DEEPSEEK 模型并通过 Ollama 加载后,能够借助简单几行脚本快速搭建起一套完整的对话系统原型演示案例。与此同时,引入像 Dify 这样的高级别封装层还可以极大简化日常维护成本的同时提升整体用户体验满意度水平^. ---
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