deepseek-R1,会给出回复。 3.下次访问,需要2步: 1)点击桌面的Ollama图标,只是启动了软件,可以打开http://localhost:11434/打开,显示running。具体与deepseek对话,还需要在终端提问。 2)再次打开终端,想访问deepseek-R1,运行ollama run deepseek-r1:1.5b命令,就可以 三OpenWebUI 的安装 1.Docker的安装 Docker...
dockerpullghcr.io/open-webui/open-webui:main 在镜像源拉取成功后输入以下命令: 不需要使用 NVIDIA Cuda 加速: docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:mai...
输入:ollama run [你想要部署的模型:模型规模],本次部署的ollama run deepseek-r1:8b 下图是其他对应蒸馏模型部署命令 命令输入后会是开始pull模型,这里忘记截图了pulling过程中网络原因可能会出错,中断了就再敲一次部署命令,进度会继续,完成部署模型就已经可以用了。 第三步,部署docker和Open-WebUI,让模型通过网...
选用Ollama的原因是Ollama的官方已经将一些比较常用的模型进行了量化(多为Q4),比较适合我们这些家用CPU或者GPU运行模型,有包括DeepSeek,Qwen,Llama3,Llama3 Vision,Gemma等等,还包括了RAG需要用到的Embedding模型等,还有就是Ollama部署之后可以配合很多的开源或者闭源软件使用,比如OpenWebUI,Chatbox,Cherry Studio...,...
Open WebUI: 一个轻量的开源网页 AI 接口 程序,用于在浏览器中调用本地、远程接口语言模型。支持使用 Ollama 模型进行对话、文本生成和文本摘要等任务。 所以,我们是先本地部署 Ollama,之后使用 Ollama 拉取 DeepSeek-R1 模型,最后使用 Open WebUI 调用 Ollama 模型,实现本地运行 DeepSeek-R1 大模型。部署...
OpenWebUI是一个基于Web的用户界面,方便用户通过浏览器与模型进行交互。 在Windows计算机上安装Node.js和npm,然后使用npm安装OpenWebUI。 配置OpenWebUI的配置文件,指定Ollama容器的IP地址和端口号。 三、系统配置与优化 为了确保DeepSeek大模型在Windows计算机上高效运行,需要进行以下配置和优化: 内存管理: 调整Windows...
# 基本格式为:ollamarun<model_name:size># 例如下载并运行 deepseek-r1 的 1.5b 模型# 如果下载模型速度开始较快后面变慢,可以 kill 当前进程并重新执行ollamarundeepseek-r1:1.5b 运行成功则会进入命令行交互模式,可以直接输入问题并获得应答反馈,也可以通过 API 调用方式测试和使用。
Open-WebUI是一个灵活的开源框架,用于构建基于Web的交互界面。通过Open-WebUI,开发者可以轻松创建用户友好的界面,与DeepSeek-R1模型进行交互。 界面开发步骤 前端设计:使用HTML、CSS和JavaScript,设计界面的布局和样式。确保界面简洁、易用,并支持多种设备访问。
以下是部署Open WebUI并调用Ollama的deepseek-70b模型的详细步骤,重点讲解部署和配置过程: 一、部署 Open WebUI 1. 安装Docker(如已安装可跳过) AI检测代码解析 # 自动安装Docker curl -fsSL https://get.docker.com | sh # 启动Docker服务 sudo systemctl start docker ...
4.1 选择DeepSeek R1模型 4.2 下载并运行DeepSeek R1模型 4.3 常见问题解答 五、Docker Desktop 5.1 下载Docker Desktop 5.2 安装Docker Desktop 5.3 配置Docker Desktop 5.4 运行Docker Desktop 六、Open WebUI 6.1 拉取Open WebUI镜像 6.2 运行Open WebUI容器 ...