3. 拉取DeepSeek模型 在新的终端窗口中执行: ollama pull deepseek-coder:14b 注意:首次下载可能需要较长时间,取决于您的网络速度。建议使用稳定的网络连接。 4. 验证安装 下载完成后,验证模型是否正确安装: ollama list 您应该能看到deepseek-coder:14b在已安装模型列表中。 优化配置 1. 创建自定义配置文件 ...
OLLAMA_MODELS=https://mirror.example.com ollama pull deepseek-math-7b Step 3:启动对话(和AI说“嗨”) # 基础模式 ollama run deepseek-chat-7b "用东北话解释量子纠缠" # 高级模式(开启GPU加速) OLLAMA_GPU_LAYER=metal ollama run deepseek-coder-7b 三、模型对比:找到你的“灵魂伴侣” 选择建议:...
2.1 拉取 DeepSeek R1 模型 DeepSeek R1 是一个适合编程辅助的 AI 模型,可用于 代码补全、代码优化、智能对话。 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 ...
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 ...
response=await AsyncClient().chat(model='deepseek-coder',messages=[message]) print(response['message']['content']) asyncio.run(chat()) 异 步客户端支持与传统的同步请求一样的功能,唯一的区别是请求是异步执行的,可以提高性能,尤其是在高并发场景下。
response = await AsyncClient().chat(model=’deepseek-coder’, messages=[message]) print(response[‘message’][‘content’]) asyncio.run(chat()) 异 步客户端支持与传统的同步请求一样的功能,唯一的区别是请求是异步执行的,可以提高性能,尤其是在高并发场景下。
启动ollama 安装需要的模型,比如说千问 ollama pull qwen:4b 添加py文件 chat.py importrequestsimportjson model_list=['qwen:4b','deepseek-coder:6.7b']url='http://localhost:11434/api/generate'whileTrue:prompt=input("Enter your prompt: ")ifprompt=='exit':breakjson_data={"model":model_list[...
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 复制 # 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
ollama-deepseek-coder curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \ -H"Content-Type: application/json"\ -d'{"model": "deepseek-coder","messages": [{"role": "system","content": "You are a programming assistant."},{"role": "user","content": "write me an hello world program...
DeepSeek 系列,深度求索团队推出,包括针对代码训练的DeepSeek-Coder和 通用的DespSeek-LLM; Yi 系列,零一万物团队推出,有支持 20 万上下文窗口的版本可选; 如果碰巧财力雄厚,不妨试试法国明星初创团队 Mistral 最新推出的首个开源混合专家 MoE 模型Mixtral-8x7B,需要 48GB 内存以运行; ...