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将前面复制的下载/运行命令ollama run deepseek-r1:1.5b,建议下载7b或以上版本,下载命令ollama run deepseek-r1:7b,粘贴进去,按确定键执行: 正在通过终端(Windows PowerShell)下载DeepSeek模型 各模型、版本型号下载/运行命令: DeepSeek R1 推理模型: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5b:ollama run deepseek-r1:1....
然后用终端输入命令拉取DeepSeek模型,低配置电脑建议使用Ollama内置量化功能,将模型压缩至4-bit或8-bit,以便后续能顺利运行。拉取存储完成后,即可在PC上启动DeepSeek交互。 梳理 入门级选3060显卡 建议用户可以按照需求选择显卡,入门级使用RTX 3060显卡,运行7B参数4-bit量化版本,可实现文档摘要、轻量问答;基础级使用...
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...
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...
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...
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...
而人们对比时总喜欢拿相对精度来说事,也就是相对于671B的满血未量化版,在不同的评测中得分能拿到多少,这个我暂时还没测,因为671B我就测不了,但是根据DeepSeek自己给出的回答,FP16的7B模型的相对精度为44%,INT8为42%,INT4为38%;最低的INT4量化的1.5B模型,相对精度只有22%;要用到INT4量化的14B模型,相对...
最强大模型DeepSeek-V3本地部署,快速搭建低成本AI代码编辑器,在本地使用Vscode+Ollama搭建免费AI代码编辑器【CURSOR最佳平替】三连加关注 一起学习更多AI大模型的知识和应用, 视频播放量 80、弹幕量 2、点赞数 2、投硬币枚数 2、收藏人数 3、转发人数 2, 视频作者 账号已
命令ollama run deepseek-r1:7b可拆解为三个主要部分: ollama:代表该命令调用的是 ollama 工具。ollama 是一款轻量级大模型运行平台,支持 macOS、Linux以及Windows等多种操作系统,旨在通过简单命令调用预训练或量化过的各类大语言模型。 run:该参数告诉 ollama 工具执行模型运行操作,进入模型交互模式。此时,ollama ...