6、 下载DeepSeek 同样我们打开Ollama官网,点击顶部的Models链接,此时我们就会看到deepseek-r1模型排在第一位,如下图所示: 点击deepseek-r1链接进去,此时我们会看到下拉框中有各个版本的大模型,越往后对电脑硬件的要求越高,此处为了演示效果,我们选择1.5b进行下载(具体可根据自己的电脑和需求有选择性的下载),如下图...
点击链接:Ollama search,找到 deepseek-r1 点击进入后,选择参数为 14b 的模型,个人根据显存容量不同,建议: 复制红框中的字符 ollama run deepseek-r1:14b 在Windows PowerShell 中运行,Ollama 会下载模型,国内没翻墙速度还挺快的,3.7MB/s 。 下载deepseek-r1:14b完成,且已运行该模型成功 测试模型 输入:“...
6、🎁下载DeepSeek 同样我们打开Ollama官网,点击顶部的Models链接,此时我们就会看到deepseek-r1模型排在第一位,如下图所示: 点击deepseek-r1链接进去,此时我们会看到下拉框中有各个版本的大模型,越往后对电脑硬件的要求越高,此处为了演示效果,我们选择1.5b进行下载(具体可根据自己的电脑和需求有选择性的下载),如下...
DeepSeek R1 推理模型 一键包 完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威胁 大语言模型推理时调参 CPU GPU 混合推理 32B 轻松本地部署 NathMath 146.5万 1948 Deepseek本地部署14b、32b、70b简单横评 玻色雪风 10.7万 72 这绝对是全网最全的Ollama教程!本地化部署、模型量化、模型微调、RAG等等!一个视...
DeepSeek R1是一个专为深度研究设计的模型，它通过Ollama平台实现了用户友好的操作界面。Ollama平台是一个开源的框架，旨在简化AI模型的部署和使用。DeepSeek R1的核心功能在于其能够模拟人类的研究过程，包括搜索、学习、反思和进一步搜索，这使得它在进行深度研究时具有独特的优势。二、工作原理 在使用DeepSeek R1进行...
DeepSeek R1推理模型ollama 一键本地化部署 断网也能运行—无GPU也能跑, 视频播放量 68、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 老K架构师, 作者简介 ,相关视频:DeepSeek R1 推理模型 一键包 完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威
ollama run deepseek-r1:1.5b 提示:更大的模型(例如 70B)提供更好的推理能力,但需要更多的 RAM。 2.3 构建 RAG 管道 1.导入库 我们将使用: LangChain用于文档处理和检索。 Streamlit具有用户友好的网络界面。 importstreamlit as stfromlangchain_community.document_loadersimportPDFPlumberLoaderfromlangchain_experim...
要是看到有显示,那就说明迁移成功啦。 最后,你再输入 “run ollama deepseekr1 - 1.5b”,就能和 deepseek 聊天啦。C 盘快满了的宝子,赶紧跟着我改改模型路径吧! 以上就是Deep seek R1本地部署 Ollama安装路径更改超详细教程。
我们将探讨如何使用DeepSeek R1(一种针对结构化任务优化的开源推理模型)和Ollama(一种用于在本地运行LLM的框架)构建功能齐全的RAG系统。在本教程结束时,您将拥有一个部署的RAG系统,该系统能够从矢量数据库中检索相关信息,并根据该数据生成智能、真实的响应。
一旦Ollama 容器在你的机器上启动并运行,你可以使用以下命令拉取 deepseek-r1 模型: 代码语言:bash AI代码解释 dockerexec-itollama ollama pull deepseek-r1:7b 类似于裸机方法,你可能需要调整参数大小以适应你的硬件。可用的大小可以在https://ollama.com/library/deepseek-r1找到。