基于windows安装Ollam 本地化部署Deepseek模型

已于 2025-04-08 11:32:02 修改
阅读量548 收藏 5
点赞数 13
分类专栏： AI Langchain4J 文章标签： AI Ollama Deepseek 本地部署
于 2025-04-03 17:31:25 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyf1203/article/details/146985575
版权

第一步：安装ollama

官网： https://ollama.com/download/linux

ollama是指一个开源的本地化工具，旨在帮助用户在个人计算机上运行、管理和微调大型语言模型（LLMs）。它通过简化的命令行界面和优化的资源管理，让用户无需依赖云端服务即可体验和开发基于大模型的应用。

Windows下载：

https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe

Linux下载：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

windwos安装

双击OllamaSetup.exe 直接安装

最低0.47元/天 解锁文章
ubuntu系统本地部署deepseek
xiejunna的博客
02-20 628
ubuntu系统本地部署deepseek
从零开始部署DeepSeek：基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统
Arbboter的专栏
02-17 1816
从零开始部署DeepSeek：基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统在AI大模型遍地开花的2025年，DeepSeek R1凭借其出色的推理能力和开源特性成为开发者首选。本文将以零基础视角，通过以下工具链实现本地化部署：Ollama 是一个功能强大的大语言模型管理端，专为下载、运行和调用大型语言模型（如DeepSeek）而设计。它提供了以下几个核心功能：DeepSeek 是目标语言模型，可以根据您的硬件配置选择不同的模型规模（如7B、13B等）。它具有以下特点：Flask 是一个轻量级的Web框架
DeepSeek大模型本地部署全攻略：从工具选择到可视化操作
2401_85325557的博客
02-13 1167
要进行DeepSeek大模型的本地部署，我们首先需要借助一款能够在本地运行该模型的工具。在这里，我们以Ollama为例来进行说明。Ollama具有广泛的模型支持能力，尤其擅长处理那些可在本地运行的模型。它的一大优势在于极大地简化了部署流程，即使是不太熟悉复杂部署操作的用户，也只需通过简单的命令行操作或者进行一些基础配置，便能轻松启动模型，大大降低了使用门槛。
怎么本地部署deepseek（超级详细教程）
qq_37524903的博客
02-24 909
‌DeepSeek的推理逻辑很强，但是呢基本上就能问一次，继续问就会服务器繁忙。好在deepseek是是开源的，所以我们需要搭建本地的deepseek，就完美避免了这个问题。主要版本基于LLaMA架构的中文大语言模型。强化了中文理解与生成能力。支持大规模预训练和微调，适用于多种中文任务。在V3的基础上进行了优化，提升了效率和适应性。适合快速部署和实际应用中的中文AI服务。好记性不如烂笔头！
DeepSeek本地部署+私有化部署Dify全流程详解
Ht_121212的博客
02-25 3137
通过DeepSeek本地部署与Dify私有化方案，企业可构建完全自主可控的AI系统。数据处理成本降低40%-60%知识检索效率提升300%以上模型训练周期从周级缩短至天级随着大模型技术民主化进程加速，掌握私有化部署能力将成为企业数字化转型的核心竞争力。建议定期关注DeepSeek官方文档更新（https://api-docs.deepseek.com）和Dify社区动态（GitHub仓库），持续优化AI应用生态。
DeepSeek R1模型基于ollama部署
qq_42250782的博客
01-26 4621
注：ollama deepseek r1 模型网址：https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b。它提供了一套工具和命令，使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型，包括DeepSeek、LLaMA、LLaVA等流行模型。Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架，旨在简化大型语言模型（LLM）的部署和运行过程。第一次执行ollama run deepseek-r1:1.5b 会自动下载模型。可以去直接去官网下载: https://ollama.com/
【史上最全的保姆级教程】从零开始使用 Ollama 在本地部署 DeepSeek-R1 模型
作者正在煮茶中...
02-09 1009
本文详细记录了如何安装 Ollama 工具，借助 Ollama 在本地部署和使用 DeepSeek-R1 模型。
部署deepseek以及简单可视化对话
qq_63883625的博客
02-07 2066
1）进入官网之后选择windows版本的进行下载2）下载完之后进行安装**点击完之后电脑会重新启动**重启后我们接受条款就可以使用Docker点击完接受之后会出选则：原文：Use recommended settings (requires administrator password)含义：使用建议的设置（需要管理员密码）Docker Desktop 会自动设置适用于大多数开发人员的必要配置。原文：Use advanced settings含义：使用高级设置您可以手动设置首选配置。
linux本地部署deepseek-R1模型
热门推荐
hooksten的博客
02-02 1万+
这些工具的结合将为你的AI项目提供强大的支持，无论是模型训练、推理还是交互式应用，都能轻松实现。DeepSeek R1是其最新版本，支持多种AI模型的本地部署，能够满足不同场景下的需求。进入ollama的模型库，选择deepseek-r1，就能够看到里面的各种安装命令了，可以选择不同大小的模型进行本地部署，但也是需要与自己电脑的配置相适应，否则GPU容易出问题。4. 验证安装：打开浏览器，访问http://localhost:11434，如果页面显示Ollama的界面，则说明安装成功。
ollama+deepseek+ragflow本地化部署知识库大模型配置
Dark_Fairy的博客
02-11 2375
(默认c盘安装，安装路径：C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Ollama)1.1配置环境变量：ragflow能访问到：OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollama型下载路径：OLLAMA_MODELS=C:\xmx\dseek\OllamaModels 【模型存放路径，可自定义，ollam会根据配置将模型下载到该路径】1.2重启机器。
Ubuntu Linux部署DeepSeek
cnzzs的博客
02-10 1955
本文介绍了通过Ollama在Ubuntu Linux平台上部署DeepSeek本地大模型的方法，并且可以使用ChatBox调用本地Ollama API进行本地对话或者是远程对话。 技术背景DeepSeek是这段时间最热门的话题之一，其蒸馏模型可以实现低成本而高质量的推理，使得我们现在可以在本地小型化...
DeepSeek部署到本地（解决ollama模型下载失败问题）
weixin_65685799的博客
02-18 2522
部署deepseek及可视化，解决ollama模型无法下载问题
图像处理实战指南：从边缘检测到水印嵌入的关键算法解析
04-11
内容概要：本文详细介绍了多种图像处理技术的实际应用和实现方法，涵盖了边缘检测、分形维数计算、霍夫直线检测、伪彩色增强、PCA降维、图像配准以及水印嵌入等多个方面。每种技术不仅提供了具体的Python代码示例，还分享了作者在实践中积累的经验和技巧。例如，边缘检测部分强调了Sobel算子的正确使用方法及其注意事项；分形维数计算部分展示了如何通过盒计数法进行实现；霍夫直线检测部分讨论了参数选择的影响；伪彩色增强部分介绍了基于LUT的颜色映射方法；PCA降维部分讲解了人脸识别的具体步骤；图像配准部分探讨了SIFT算法的应用；水印嵌入部分则深入剖析了DCT域的方法。 适合人群：具有一定编程基础并希望深入了解图像处理技术的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要快速掌握图像处理核心技术的研究人员、工程师和学生。目标是帮助读者理解并能够独立实现常见的图像处理任务，如边缘检测、特征提取、图像融合、降维、配准和水印嵌入等。 其他说明：文中提供的代码片段均经过实际验证，可以直接用于实验环境。此外，作者还分享了许多实用的小贴士，如避免常见错误、优化性能等，有助于提高读者的实际操作能力。
生成式AI入门：商业与技术领导者的指南
04-11
本书《What Is Generative AI》由Kyle Stratis撰写，旨在为商业和技术领导者提供生成式人工智能（Generative AI）的基础知识。生成式AI是一种能够创造新内容的技术，包括图像、文本和视频，与传统的判别式AI不同，后者主要用于分类和回归任务。书中介绍了生成式AI的历史、发展以及现代架构，如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型，并探讨了其在商业和创意领域的应用。作者强调，尽管生成式AI在推动增长、增强创造力和简化运营方面具有巨大潜力，但实施时也面临着伦理、法律和技术挑战。本书旨在为读者提供必要的知识和见解，以便他们能够评估生成式AI的投资回报率，并在日常生活中、商业活动或创意工作中有效利用这项技术。
伍德里奇计量经济学计算机习题解答与资源
04-11
《伍德里奇计量经济学计算机习题解答与资源》为学习者提供全面的习题解答与实用资源，涵盖R语言实现，帮助巩固计量经济学理论知识并提升实操能力。适合自学或辅助课程学习，助你高效掌握数据分析与建模技巧。
基于深度学习的行人检测系统（YoloV3+Tensorflow）.zip
最新发布
04-11
基于深度学习的系统
Asp.Net CRM客户关系管理系统：企业信息化进程中的高效解决方案
04-11
内容概要：本文详细介绍了Asp.Net CRM客户关系管理系统的功能和实现细节。该系统不仅涵盖了客户信息管理、日程安排等功能，还展示了如何通过C#代码实现这些功能。此外，文章强调了系统的二次开发能力和扩展性，如通过创建新的数据库表和编写相应代码来满足特定行业需求。系统采用三层架构，将客户生命周期、销售流程、团队协同等功能模块有机结合，形成一个完整的业务协同平台。文中还探讨了销售漏斗的状态机实现、实时消息推送、动态加载模块等高级功能，突出了ASP.NET在企业级业务系统开发中的优势。 适合人群：对CRM系统开发感兴趣的软件工程师、项目经理和技术主管。 使用场景及目标：适用于希望提升客户管理和内部协作效率的企业，尤其是那些需要定制化解决方案的企业。通过实施该系统，企业可以更好地管理客户资源，优化销售流程，提高工作效率，最终增强市场竞争力。 其他说明：文章提供了大量实际代码示例，帮助读者深入理解系统的工作原理和实现方法。同时，强调了系统设计中的关键技术决策，如使用状态模式、依赖注入、实时通信等，使读者不仅能学到具体的技术实现，还能掌握系统设计的思想。
流固耦合仿真技术：流固耦合网格划分.zip
04-11
流固耦合仿真技术：流固耦合网格划分.zip
natsort-4.0.4-py2.py3-none-any.whl
04-11
该资源为natsort-4.0.4-py2.py3-none-any.whl，欢迎下载使用哦！
ollam部署deepseek，怎么对外提供给被人访问
02-25
### 配置和部署 DeepSeek 服务以实现外部网络访问 #### 服务端准备阶段 为了使其他用户能够通过互联网访问 DeepSeek 服务，需先完成服务的正确部署[^1]。这通常意味着要在一个具备公网 IP 的服务器上安装并启动 DeepSeek 应用程序。 #### 端口转发配置 对于位于私有网络内的服务器，需要设置路由器上的端口转发规则来允许来自 Internet 的请求被定向至内部主机。具体来说： - 登录到路由器管理界面； - 寻找 NAT 或虚拟服务器选项下的端口映射功能； - 添加一条新记录指定目标设备 IP 地址及监听端口号； 此过程确保了外部流量能顺利抵达运行着 DeepSeek 的机器。 #### 防火墙设置 调整操作系统自带防火墙策略开放必要的通信端口给外界连接尝试。例如，在 Linux 上可以通过 `iptables` 命令行工具执行如下命令打开 HTTP(S) 协议常用端口80/443: ```bash sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 443 -j ACCEPT ``` 如果 DeepSeek 使用的是自定义端口，则应相应修改上述指令中的端口号部分。 #### 域名解析 为了让人们更容易记住且便于分享的服务地址，建议注册一个易于记忆的域名并将之指向实际提供服务的IP地址。可通过DNS服务商提供的控制面板创建 A 记录关联域名与静态公共IPv4地址： | 类型 | 主机记录 | 解析线路 | 记录值 | |------|----------|-----------|--------------| | A | @ | 默认 | xx.xx.xx.xx | 其中，“xx.xx.xx.xx”代表托管 DeepSeek 实例的真实外网 IP 地址。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值