网站关键字布局,美食网站建设策划书,外贸网站建设公司,如何看免费的片文章目录 前言Ollama核心特性 实战步骤安装 Ollama验证安装结果部署 DeepSeek 模型拉取模型启动模型 交互体验命令行对话调用 REST API 总结个人简介 前言
近年来#xff0c;大语言模型#xff08;LLM#xff09;的应用逐渐成为技术热点#xff0c;而 DeepSeek 作为国产开… 文章目录 前言Ollama核心特性 实战步骤安装 Ollama验证安装结果部署 DeepSeek 模型拉取模型启动模型 交互体验命令行对话调用 REST API 总结个人简介 前言
近年来大语言模型LLM的应用逐渐成为技术热点而 DeepSeek 作为国产开源模型凭借其高效的推理能力吸引了大量开发者。本文将详细讲解如何在 Windows 上通过 Ollama 框架快速部署 deepseek-r1:1.5b 模型实现本地化模型服务。
Ollama
Ollama 是一个开源工具支持在本地一键运行、管理和优化大语言模型。官方地址https://ollama.com
核心特性
跨平台支持Windows、macOS、Linux 全兼容。模型仓库内置 Llama 2、Mistral、DeepSeek 等热门模型。GPU 加速自动调用 NVIDIA CUDA 提升推理速度。REST API提供标准化接口便于集成到其他应用。
实战步骤
安装 Ollama
打开 https://ollama.com/download 选中 Windows 版本进行下载安装 验证安装结果
使用命令 ollama --version 检测 Ollama 是否安装成功。 部署 DeepSeek 模型
拉取模型
Ollama DeepSeek 模型库提供多个 Distilled models基于配置考虑选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。 ollama pull deepseek-r1:1.5b启动模型
ollama run deepseek-r1:1.5bTips
直接执行 ollama run deepseek-r1:1.5b 会执行两条命令
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:1.5b交互体验
Ollama 运行支持命令行和API接口两种方式参考文档https://github.com/ollama/ollama
命令行对话 调用 REST API
curl http://localhost:11434/api/generate -d {model: deepseek-r1:1.5b,prompt: 如何学习Python,stream: false
}总结
本文详细讲解如何在 Windows 上通过 Ollama 框架快速部署 deepseek-r1:1.5b 模型实现本地化模型服务。但由于选择的模型较小以及没有GPU支持表现效果和响应速度都有一定影响。
个人简介 你好我是 Lorin 洛林一位 Java 后端技术开发者座右铭Technology has the power to make the world a better place. 我对技术的热情是我不断学习和分享的动力。我的博客是一个关于Java生态系统、后端开发和最新技术趋势的地方。 作为一个 Java 后端技术爱好者我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。 在我的博客上你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。我也将分享一些编程技巧和解决问题的方法以帮助你更好地掌握Java编程。 我鼓励互动和建立社区因此请留下你的问题、建议或主题请求让我知道你感兴趣的内容。此外我将分享最新的互联网和技术资讯以确保你与技术世界的最新发展保持联系。我期待与你一起在技术之路上前进一起探讨技术世界的无限可能性。
