在ollama 框架中运行 deepseek-r1:7b 可通过以下代码实现环境配置: 代码语言:bash AI代码解释 # 安装 ollama 核心组件curl-fsSLhttps://ollama.ai/install.sh|sh# 拉取指定模型ollama pull deepseek-r1:7b# 启动交互式会话ollama run deepseek-r1:7b 当执行推理任务时,开发者可以通过温度参数(temperature)调...
2.4.1、deepseek模型选择 ①进入[ollama](Ollama)官网,根据一下步骤 2.4.2、部署deepseek R1模型:7B 温馨提示:模型的参数大小根据自己电脑的配置选择,部署的本地模型越大,使用的深度求索效果就越好。相应的配置表如下: ①win + r打开终端,输入cmd,输入ollama run deepseek-r1:7b,安装过程比较漫长,约20分钟左...
根据你本地电脑的配置选择合适的参数,这里我选择7b这个参数,运行代码如下: 1 ollama run deepseek-r1:7b 等待镜像下载完毕,下载完成后就可以愉快的在本地使用大模型了,如图所示: 2.3 常用AI客户端工具 使用命令行进行对话很不方便,可以使用一些 UI 工具来更方便的和 deepseek 进行交互。常用的工具有: 或者你可...
"returnresult_textif__name__=="__main__":# 设置设备为 GPU(如果可用)或 CPUdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"# 模拟模型文件路径model_path="./deepseek-r1_7b.pt"model=load_model(model_path,device)# 模拟用户输入user_input="请解释一下 DeepSeek 模型在电商场景下的优势。"re...
深度解析ollama框架中的deepseek-r1:7b模型架构与应用实践 一、引言 在当今人工智能技术飞速发展的背景下,模型架构的设计与优化成为了提升AI应用性能的关键。ollama框架作为一个高效、灵活的AI开发平台,其内置的deepseek-r1:7b模型凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,受到了开发者和企业用户的广泛关注。本文将从模型架...
DeepSeek-R1 是最近非常火爆的一个高性能的 AI 推理模型,专注于数学、代码和自然语言推理任务。Ollama 是一个强大的工具,可以帮助用户在本地轻松部署和管理大型语言模型。 本文将详细介绍如何通过 Ollama 和 Open WebUI 在本地环境中部署 DeepSeek-R1 模型,并提供对 Ollama 和 DeepSeek-R1 的简要介绍,帮助...
deepseek-r1:7b 作为一款高性能的开源语言模型,凭借其出色的生成能力和较低的硬件需求,成为众多开发者的首选。然而,如何将其与实际业务场景高效结合,依然是许多开发者面临的挑战。本文将介绍如何通过 HAI(异构人工智能)平台与 Ollama API 集成,打造一套高效、可扩展的文本生成系统。 1. 系统架构设计 1.1 HAI 平台...
ollama pull deepseek-r1:7b 下载总是失败如何解决2025年2月14日更新：今天发现可以正常下载了，5分钟...
3 条命令下载并运行 DeepSeek-R1 模型 一键启动可视化操作界面 一、部署前的准备工作 1.硬件配置建议 GPU 选择(根据模型大小灵活调整): 入门配置:NVIDIA 显卡(≥8GB 显存) → 适合 7B/8B 模型。 高性能配置:NVIDIA 显卡(≥16GB 显存) → 支持 14B 大模型。
在命令行中输入ollama run deepseek-r1:7b后,Ollama 会自动检测本地是否已有该模型缓存,若没有则联网下载。关于下载过程的具体服务器地址,其实并不是直接在命令行输出的,而是由 Ollama 内部的模型仓库配置和代码逻辑决定的。下面介绍几种可以尝试了解下载链接来源的方法: ...