deepseek-r1在 Windows 11 系统电脑上部署 DeepSeek 模型教程 一、准备工作 确认电脑配置:本次以 AMD Ryzen 5 6600H 处理器、16GB 内存(15.2GB 可用)、NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU 的电脑为例。因资源有限,建议选择 1.5b 或 7b 参数规模的 DeepSeek 模型。 二、安装 Ollama 打开浏览器,访问 O...
一、测试环境 1、GPU为RTX3060 12G 2、使用nvidia-smi获取数据 二、测试数据 三、注意⚠️ 不要只考虑模型对显存的占用,输入输出token数量占用显存也不容小嘘,建议保留一半显存给token使用。 尽量选择合适大小的模型,否则显存一旦被占满,就会使用内存和CPU,速度直线下降。
在部署大模型时,如果遇到“llama runner process has terminated”的错误,可能有多种原因。以下是一些可能的解决方案: 一、内存不足 如果您使用的是 Nvidia GPU,并且显存较小(例如 2GB),可能会导致内存溢出的问题。可以尝试设置较小的 VRAM 使用量,例如将OLLAMA_MAX_VRAM设置为 1610612736(即 1.5GB)。 二、版本...
Environment="OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models" 指定运行GPU #如果有多张 GPU,可以对 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置,指定运行的 GPU,默认使用多卡 [root@mast01 ~]# vim /etc/systemd/system/ollama.service Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1" 重启ollama [root@mast01 ~]# systemctl daemon-reload [...
vLLM聚焦于大规模语言模型的内存管理优化,可高效加载和推理超大模型,减少显存占用,特别适合GPU资源有限的场景,如小型服务器、工作站等,能在有限的硬件资源下实现高效的模型推理 。 例如,一个小型科研机构拥有一台配置相对较低的GPU服务器,通过使用vLLM,成功部署了一个大型语言模型,用于专业文献的智能检索和分析,能够...
手动安装ollama,本地部署deepseek,无GPU无显存纯内存。 #deepseek #deepseek本地 #本地部署 #飞腾CPU #ollama 00:00 / 01:56 连播 清屏 智能 倍速 点赞4 雾削木1周前Deepseek-R1本地部署深度思考模型教程,一分钟教程 Deepseek-R1本地部署深度思考模型教程,一分钟教程#人工智能 #程序员 #代码 #编程语言...
上面配置是纯CPU运行,如果要使用GPU(Nvidia/AMD)自行看文档 https://hub.docker.com/r/ollama/ollama 添加其他参数 /root/.ollama /mnt/user/appdata/ollama 11434 11434 2.使用 上面部署的这个只是一个框架,还需要下载模型才可以运行。如果需要美观的UI界面,还需要另外安装其他应用配合。
通过 Ollama,可以通过一条命令就能在本地运行 Llama3 模型,并且可以根据系统配置进行基于 GPU 和 CPU 的推理(当然,使用 CPU 推理会占用极大的内存)。不仅如此,他还可以通过 Web API 的方式访问 WebUI 或提供类似于 OpenAI API 近似的服务。事实上,很多用户青睐的应用也在适配 Ollama,例如沉浸式翻译通过 Ollama...
一般来说,运行1.5B参数的模型最低需要4GB显存的GPU以及16GB的内存,如果达不到要求,则会强行使用CPU进行计算,硬件负担更大,且推理的时间会更长。而满血版的DeepSeek-R1参数量为671b,体积达到404GB,需要更高规格的计算硬件才能负担得起,对于个人部署需求,小雷建议1.5b-8b参数最为适合。