ollama run deepseek-r1:32b 部署完成图片: 可以在终端中使用了 四、部署open-webui (1)修改学术加速配置文件,然后执行学术加速 1.在 /etc/network_turbo 文件中,结尾增加: export no_proxy="localhost,127.0.0.1" no_proxy 环境变量允许您指定哪些地址不通过代理。这会确保 localhost 或 127.0.0.1 的请求不...
open-webui 简介 ollama离线部署 deepseek 离线加载 方法1:通过加载 ollama 支持的 gguf 文件(不推荐) 方法2:在线下载,直接拷贝模型文件(推荐) Open WebUI离线部署 工具简介 ollama 简介 Ollama 是一个开源的本地化大模型部署工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的安装、运行和管理。它支持多种模型架构,并提供与...
通过结合Ollama和Open-WebUI,我们能够非常方便地将大模型(如 DeepSeek)通过局域网分享给团队中的其他成员使用。这种方式不仅简单直观,还能够通过 Web 界面让不熟悉命令行的同事也能够轻松使用模型。无论是在本地开发环境中还是在公司内部网络内,这种方法都能大大提高团队的协作效率。
选用Ollama的原因是Ollama的官方已经将一些比较常用的模型进行了量化(多为Q4),比较适合我们这些家用CPU或者GPU运行模型,有包括DeepSeek,Qwen,Llama3,Llama3 Vision,Gemma等等,还包括了RAG需要用到的Embedding模型等,还有就是Ollama部署之后可以配合很多的开源或者闭源软件使用,比如OpenWebUI,Chatbox,Cherry Studio...,...
玩转本地大模型:Ollama + Open WebUI简明使用指南 引言 在过去的几个季度里,大语言模型(LLM)的平民化运动一直在快速发展,从最初的 Meta 发布 Llama 2 到如今,开源社区以不可阻挡之势适配、进化、落地。LLM已经从昂贵的GPU运行转变为可以在大多数消费级计算机上运行推理的应用,通称为本地大模型。
Open WebUI: 一个轻量的开源网页 AI 接口 程序,用于在浏览器中调用本地、远程接口语言模型。支持使用 Ollama 模型进行对话、文本生成和文本摘要等任务。 所以,我们是先本地部署 Ollama,之后使用 Ollama 拉取 DeepSeek-R1 模型,最后使用 Open WebUI 调用 Ollama 模型,实现本地运行 DeepSeek-R1 大模型。部署...
二、Ollama安装DeepSeek 所有平台均可以打开终端,运行以下命令安装 ollama run deepseek-r1:8b 注: #https://ollama.com/models可以查看可以安装的各种大模型; #8b中的b是billion(10亿),也就是80亿个参数。 三、安装客户端 说明: #以下软件均在快速开发迭代中(甚至一天多个版本发布),请随时关注其官方网站;...
# 基本格式为:ollamarun<model_name:size># 例如下载并运行 deepseek-r1 的 1.5b 模型# 如果下载模型速度开始较快后面变慢,可以 kill 当前进程并重新执行ollamarundeepseek-r1:1.5b 运行成功则会进入命令行交互模式,可以直接输入问题并获得应答反馈,也可以通过 API 调用方式测试和使用。
1)点击桌面的Ollama图标,只是启动了软件,可以打开http://localhost:11434/打开,显示running。具体与deepseek对话,还需要在终端提问。 2)再次打开终端,想访问deepseek-R1,运行ollama run deepseek-r1:1.5b命令,就可以 三OpenWebUI 的安装 1.Docker的安装 ...
4.1 选择DeepSeek R1模型 4.2 下载并运行DeepSeek R1模型 4.3 常见问题解答 五、Docker Desktop 5.1 下载Docker Desktop 5.2 安装Docker Desktop 5.3 配置Docker Desktop 5.4 运行Docker Desktop 六、Open WebUI 6.1 拉取Open WebUI镜像 6.2 运行Open WebUI容器 ...