第三步:下载DeepSeek R1模型 执行模型下载命令: ollama pull deepseek-coder:latest 下载时间将视您的网络状况而定,建议保持耐心等待。 模型配置 基础配置 创建自定义的Modelfile配置文件: FROM deepseek-coder:latest PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER top_p 0.95 PARAMETER top_k 40 将此配置保存为工作目录下...
ollama run deepseek-custom 2. 高级参数调整 使用特定参数运行模型: ollama run deepseek-custom --context-length4096--memory-limit 24GB 3. API调用 如果需要通过API调用模型: curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d'{"model": "deepseek-custom","prompt": "请介绍一下你自己"}' 性...
操作步骤 1.安装 ollama ,在终端安装deepseekR1 模型 安装deepseekR1 模型 ollama run deepseek-r1 2. 安装vscode, 添加 continue 插件 3. 配置 continue 模型为 deepseekR1 添加配置 {"title":"DeepSeek Coder deepseek-r1","provider":"ollama","model":"deepseek-r1","apiBase":"http://localhost:...
本实验主要使用win系统安装ollama部署deepseek-r1(1.5b、7b、8b、14b、32b等参数)并搭建对接市面上各个开源的WebUI工具和本地知识库Ollama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),旨在无缝部署大型语言模型 (LLM),例如 Llama 2、Mistral、Llava 等。Ollama 的一键式设置支持 LLM 的本地执行,通过将...
运行小模型:ollama run deepseek-r1:1.5b 通用配置原则 模型显存占用(估算): 每1B 参数约需 1.5-2GB 显存(FP16 精度)或 0.75-1GB 显存(INT8/4-bit 量化)。 例如:32B 模型在 FP16 下需约 48-64GB 显存,量化后可能降至 24-32GB。 内存需求:至少为模型大小的 2 倍(用于加载和计算缓冲)。
在终端执行以下命令,拉取 DeepSeek R1 模型(大约 4GB): ollama pull deepseek-coder ⌛ 下载时间取决于你的网络速度,耐心等待完成。 🚀 3. 启动并使用 DeepSeek R1 3.1 运行 DeepSeek R1 下载完成后,执行以下命令启动模型: ollama run deepseek-coder ...
3.打开cmd输入：ollama run deepseek-r1:7b 如其他的可以按照上图，选择对应模型，复制代码。7b模型大概是4.8g左右，拉完后就可以在对话框进行对话。二、安装知识库 （一）安装docker 可以参考：在Windows 平台上安装 Docker 的详细教程https://blog.csdn.net/HYP_Coder/article/details/141753300 1.下载docker ...
其中,所用软件Ollama是运行DeepSeek模型的引擎,Chatbox是聊天界面(可选项)。 可以选择下载DeepSeek R1(推理模型)、DeepSeek V2.5、DeepSeek V3(通用模型),或者DeepSeek Coder(代码模型)等模型在本地运行。 准备工作:DeepSeek本地部署硬件要求,需要多少显存/内存?
部署DeepSeek:ollama run deepseek-r1:14b 部署千问:ollama run qwen2.5-coder:14b 三、ANToolsPro配置要点 软件亮点: 支持多种API接入: DeepSeek官方:https://api.deepseek.com/v1/chat/completions 硅基流动:https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions ...
本节课程包含以下内容: 一、DeepSeek R1 模型参数与显卡需求 二、DeepSeek R1 + Ollama + OpenWebUI 部署实战 1.在 Ubuntu 上安装 Ollama 2.下载并运行 DeepSeek R1 模型 方式-1: 通过 CLI(命令行界面) 运行推理 方式-2: 通过 API 访问服务 方式-3: 通过 Python 访问服务 3. 使用 Docker 部署模型 ...