这里的文件夹名称和我目前安装的模型都对应起来了,很显然deepseek-r1下面对应的就是当前所使用的Deepseek-R1模型。 展开deepseek-r1,看到1.5B、7b、8b几个无扩展名的文件,很显然它们和我目前安装的deepseek模型有关。 我怀疑手动导入的14B模型,因为缺失这个文件,才导致ollama不能正确识别。这是一位网友分享的,他...
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:“你是谁?” 回答:“您好,我是由中国的深度求索(DeepSeek)公司开发的只能助手DeeppSeek-R1。” 正在回答问题时,显存占用11GB,GPU...
1. 加速模型推理 # 启用多GPU并行计算(需2张以上显卡) ollama run deepseek-r1:14b \ --num_gpu 2 \ # 指定GPU数量 --flash_attention on # 开启注意力加速 # 实时监控资源占用 watch -n 1 "nvidia-smi" # 查看GPU使用情况 2. 外接知识库功能 # 将本地文档转化为AI可读格式(支持PDF/TXT/Markdown...
步骤2:点击“设置”,模型提供方选择“OLLAMA API”,API的域名为“http://127.0.0.1:11434”,模型为"deepseek-r1:14b",点击"保存"。 步骤3:点击"新对话"新建对话,选择刚才设置好Ollama的API接口与deepseek-r1:14大模型进行对话。 五、DeepSeek-R1模型简要介绍 5.1 DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 的第一代推理模...
1、下载并安装ollama 网址:Ollama 2、访问ollama查询deepseek-r1模型,运行它 命令:ollama run deepseek-r1:14b (电脑配置好的可以选择更大的模型,我的电脑显卡配置为:NVDIAGeForce GTX1650) 3、安装可视化界面,本文用docker compose启动open-webui,你也可以用其他的 ...
9854 0 01:04 App NPU加速本地运行DeepSeek-R1 4.5万 31 06:00 App intel核显部署deepseek 32b 70b 14b实测,纯核显推理cpu下班 688 0 10:24 App 通过Xe核显本地部署大模型-ollama-轻薄本也能运行DeepSeek及其他模型使用GPU! 938 0 08:00 App A770 自动化运行ollama,deepseek(已部署后) 6556 0 ...
DeepSeek-R1 是一个基于 LLaMA 的开源 AI 模型,以下是本地部署步骤: 1. 下载deepseek r1 14b模型 继续在已启动ollama的PowerShell中输入命令: ollama run deepseek-r1:14b 开始自动下载14b模型,进度如下: 模型保存目录: C:\user\登录用户名.ollama\models ...
1. 安装Ollama 打开ollama官网,下载安装 https://ollama.com/ ollama -v 查看是否安装成功 2. 部署DeepSeek R1模型 (1)下载模型:在终端(terminal)输入 ollama run deepseek - r1:14b (根据你的显存大小选择
JeecgBoot 对接本地化的大模型 DeepSeek-R1 第一步:下载安装 Ollama Ollama:可以理解为是 docker,快速安装各种大模型,下载后一键安装 下载地址: https://ollama.com 第二步:执行命令安装 deepseek-r1 ollama run deepseek-r1:14b 这里你可以搜索自己想安装的模型,获取不同的命令...
直接打开命令行(cmd),输入:ollama run deepseek-r1:7b 就可以运行7b的大模型了。 同样,输入 ollama run deepseek-r1:8b 可以运行8B版本,输入 ollama run deepseek-r1:1.5b可以运行1.5B版本。 ollama run deepseek-r1:14b 运行14B版本; ollama run deepseek-r1:32b 运行32B版本。