FROM deepseek-r1:14b PARAMETER num_ctx 32768 然后使用 Ollama 命令行把这个文件转为一个新的模型。例如: ollama create deepseek-r1-14b-32k -f deepseek-r1-14b-32k.ollama 完成后,就相当于你有一个带 32k 上下文窗口的 DeepSeek-R1 14B 模型副本。 完成之后可以执行ollama list验证一下 $ ollama l...
base url:https://api.deepseek.com 3)超算平台 我这里就不赘述了,都差不多,特意为您提供参考链接: 支持API部署,DeepSeek-R1满血版!来啦 3)ollama 本地安装 下载安装:Download Ollama on macOS cmd中输入:ollama 有内容说明安装成功 获得下载模型命令:Ollama链接中选中你需要得模型,选择你本地能安装得,我...
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本期视频通过利用Cursor + DeepSeek,在ChatOllama中尝试完成功能开发任务,实测DeepSeek R1模型的代码辅助生成效果。 ChatOllama https://github.com/sugarforever/chat-ollama 如果您喜欢这个视频并希望请我喝一杯咖啡,欢迎前往我的BuyMeACoffee页面👉 https://www.buymeacoffee.com/01coder...
deepseek-r1:14b ea35dfe18182 9.0 GB 21 hours ago 下次在 Cline 中,将模型切换到这个 “deepseek-r1-14b-32k” 就可以使用 32k 的上下文容量,避免因为上下文不足导致的中途报错。 映射Ollama服务到本地 上一篇文章我把模型部署在服务器上 为了让本地能调用,需要使用SSH隧道转发一下。
创建一个名为deepseek-r1-14b-32k.ollama(文件名自定)的文件,放在哪里都行,Ollama 并不会强制你把它放在某个固定位置,只要命令行能找到该文件即可。 一旦你用ollama create命令创建了新的模型,它就会被存储到 Ollama 的模型仓库,后续引用时只需要模型名称,不需要再关心这个文件在哪。
deepseek-r1:14b ea35dfe18182 9.0 GB 21 hours ago 下次在 Cline 中,将模型切换到这个 “deepseek-r1-14b-32k” 就可以使用 32k 的上下文容量,避免因为上下文不足导致的中途报错。 映射Ollama服务到本地 上一篇文章我把模型部署在服务器上 为了让本地能调用,需要使用SSH隧道转发一下。
创建一个名为deepseek-r1-14b-32k.ollama(文件名自定)的文件,放在哪里都行,Ollama 并不会强制你把它放在某个固定位置,只要命令行能找到该文件即可。 一旦你用ollama create命令创建了新的模型,它就会被存储到 Ollama 的模型仓库,后续引用时只需要模型名称,不需要再关心这个文件在哪。
高度可扩展性:Cline 支持很多 API 提供商,例如 penRouter、Anthropic、OpenAI、Google Gemini 等,与 OpenAI 兼容的 API 也同样支持,这里我们就会用到 DeepSeek。还能通过 LM Studio/Ollama 使用本地模型。 图片 终端命令支持:Cline 可以在终端直接执行命令并接收输出,例如安装依赖 npm install 这个命令有时候网络不好...
参数量:DeepSeek V3拥有6710亿(671B)参数,在推理过程中激活约370亿参数。 训练数据:在14.8万亿个token上进行了预训练。 训练效率:其训练过程高效,总训练成本为278.8万H800GPU小时,训练成本为557.6万美元(约合4070万人民币)。相比之下,Llama 3 405B的训练时长是3080万GPU小时,训练一个7B的Llama 2也要花费76万...