【Ai】--- 使用 Ollama 部署本地 DeepSeek-r1（超详细）

已于 2025-03-13 17:19:04 修改
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分类专栏： 《开发者必备：Win/Ubuntu环境搭建与工具全攻略》 文章标签： AI deepseek ollama 人工智能
于 2025-02-07 09:59:48 首次发布
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  • 在编程的艺术世界里，代码和灵感需要寻找到最佳的交融点，才能打造出令人为之惊叹的作品。
  • 而在这座秋知叶i博客的殿堂里，我们将共同追寻这种完美结合，为未来的世界留下属于我们的独特印记。

【Ai】--- 使用 Ollama 部署本地 DeepSeek-r1（超详细）

一、安装 Ollama

1、官网下载

2、下载 Window 版本

  • 这里是从 github 上面下载的
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DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 本地ollama离线运行使用和llamafactory lora微调
weixin_42357472的博客
05-30 820
支持直接下载：Ollama拉取huggingface社区或modelscope社区的GGUF模型并部署。
使用ollama部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
xuebodx0923的博客
02-07 3032
Ollama是一个基于 Go 语言的本地大语言模型运行框架，类 docker 产品（支持 list,pull,push,run 等命令），ollama将类似于镜像的大模型从中央仓库拉取到本地，可以把ollama看作，把ai大模型看作是镜像。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。推出国产大模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。总参数量为671B，激活37B。优势：1：开发费用超级低，训练成本约为558万美元，是美国最好的模型openAI o1开发费用的3%
Ollama本地部署deepseek教程
lucky7cookie的博客
02-09 1034
b代表的就是参数，1b就是10亿，可以根据自己电脑的显卡，性能配置，在本地部署合适的版本，基本上本地部署一个7b的就可以了，当然如果电脑配置高，性能好，比如有4090，也可以在本地部署一个32b或者70b的版本去跑一下。一般的电脑基本上是可以部署一个7b的。当然，参数越大（比如32b，70b的），那么回复效果就越好。处理器：AMD Ryzen 7 5800H with Radeon Graphics 3.20 GHz。机带RAM：16.0 GB (15.4 GB 可用)
DeepSeek R1本地部署
m0_74717229的博客
02-04 1728
ollama的下载安装与deepseek的部署
[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
04-14 627
采用 ollama 接入 deepseek， 抛出异常信息。
通过Ollama本地部署DeepSeek R1以及简单使用的教程（超详细）建议收藏起来慢慢学！！
Android23333的博客
03-18 1198
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（命令和双击安装）、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。
使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型：以deepseek-r1为例
skywalk8163的专栏
01-27 3924
deepseek大模型上热搜啦！咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧！整个操作流程非常简单方便，只需要2步，先安装Ollama，然后执行大模型即可。
本地部署并运行DeepSeek R1
howard2005的专栏
01-25 1万+
本次实战中，我们成功部署并体验了Ollama与DeepSeek R1的强大功能。首先，通过Ollama的便捷安装和版本管理，我们快速搭建了本地运行环境。随后，下载并运行DeepSeek R1模型，验证了其在多个场景中的实用性。
【ollama 安装deepseek】通过Ollama服务调用DeepSeek模型的完整指南
赖德发的博客
02-09 3533
下载DeepSeek模型。直接通过HTTP请求调用。使用Python代码调用。一、环境准备与模型部署。启动Ollama服务。
DeepSeek-R1蒸馏小模型，用Ollama在本地运行跑起来
简放视野的专栏
01-26 4355
使用Ollama在本地运行DeepSeek-R1的操作指南。DeepSeek-R1作为第一代推理模型，在上表现优异，与OpenAI-o1模型不相上下。将此类模型部署到本地，可为AI应用带来更强隐私保护、定制化和可控性。今天指导大家。
本地快速部署Ollama运行DeepSeek并实现接口调用
qq_52107354的博客
03-03 901
是一个开源工具，旨在简化大语言模型（LLM）在本地计算机上的部署和运行。它支持多种开源模型（如 Llama2、Mistral、CodeLlama 等），并提供简单易用的命令行界面和 API，让用户能够快速在本地运行和测试这些模型，而无需复杂的配置或依赖云服务。
DeepSeek-R1 蒸馏模型及如何用 Ollama 在本地运行DeepSeek-R1
llm_way的博客
01-26 1万+
在人工智能飞速发展的领域中，大型语言模型（LLMs）的出现可谓是一项重大变革。在这些模型里，DeepSeek - R1 及其蒸馏模型备受瞩目，它们融合了独特的能力与高可用性。今天我们一起聊一下 DeepSeek - R1 蒸馏模型究竟是什么，它们的工作原理、应用场景，并提供一份使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek R1 的详细步骤指南。DeepSeek - R1 蒸馏模型（模型蒸馏（Model Distillation）：AI模型小型化与高效化之道）是强大的 DeepSeek - R1 人工智能
ollama-windows本地部署deepseek-r1-1.5b模型
qq1164014750
02-21 945
ollama 是一个强大的工具，用于本地部署大语言模型。其官方地址为：https://ollama.com/ 和 https://github.com/ollama/ollama。ollama 使用 gguf 格式的大模型文件，这种格式具有诸多优势，比如存储效率高、加载速度快等。同时，ollama 使用 Modelfile 来配置大模型的一些关键属性，例如使用哪个具体的模型、系统提示词以及上下文参数大小等。
DeepSeek API 调用教程（基于 Ollama 实现）
程序员陆通
02-15 3114
一、环境准备二、API 基础调用三、高级功能实现四、API 响应结构解析五、最佳实践建议性能优化num_ctx安全配置。
Deepseek本地部署（使用ollama）
m0_53794983的博客
03-05 598
本地部署Deepseek
ollama部署deepseek实操记录
gs80140的专栏
02-05 4737
ollama Linux安装命令 运行 deepseek
使用Ollama搭建本地 AI 大模型 DeepSeek 并使用 Web 界面调用
xiaoheshang_123的博客
02-06 1142
Ollama 提供了简单的命令行工具和 API，支持跨平台操作（macOS、Linux、Windows），适合开发者、研究人员和 AI 爱好者使用。通过 Ollama，您可以轻松在本地部署 DeepSeek 大模型，并通过 Web 界面与其交互。这种方法不仅提供了更高的隐私和灵活性，还允许您在没有互联网连接的情况下使用 AI 大模型。结合 Flask 和 Docker，您可以进一步扩展和部署您的 AI 应用。以下是通过 Ollama 在本地部署 DeepSeek 模型，并使用 Web 界面调用的详细步骤。
使用ollama快速搭建自己本地的deepseek服务
FlyLikeButterfly的博客
03-05 481
使用ollama搭建本地的deepseek；
Deepseek教程（详细！！！）|使用Ollama下载Deepseek，并在Pycharm使用
热门推荐
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——
如何借助ollama部署deepseek'
02-07
### 使用Ollama部署DeepSeek大模型 #### 准备工作 为了顺利部署 DeepSeek 大模型，需先安装 Ollama 工具。此工具支持多种操作系统，包括 Windows 和 Linux，在这些平台上均可实现便捷的部署流程[^1]。 #### 下载与启动模型 对于 Ubuntu 用户而言，可以通过简单的命令来获取所需的 DeepSeek-R1 版本。具体来说，有多个参数化的版本可供选择，例如 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 或者更大规模的变体如 `ollama run deepseek-r1:671b` 来适应不同的硬件条件和应用场景需求[^3]。 #### Docker集成 为了让开发者能够更轻松地管理和交互所部署的语言模型，可以考虑引入 OpenWebUI 这样的前端界面解决方案。这一步骤涉及拉取相应的Docker镜像文件，即通过终端执行如下指令：`docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main` 从而获得图形化操作的支持[^4]。 ```bash docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main ```
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