然后复制 ollama run deepseek-r1:8b 贴到cmd 里面 苹果的自己贴到 控制台里面,反正代码都是一样的。 我更新70b 下一会儿 就自动网速变慢,然后又快回去,不知道怎么回事,反正就是这个样子,不用管,等就行了。 到这一步就代表本地模型安装成功了,然后登陆 127.0.0.1:11434,敲回车打开网页,看到下面这个图就代...
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:...
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:...
🚀 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 如果运行成功,你会看到终端中出现模型加载信息,并提示可以输入问题。 ✍️ 例如,你可以输入:写一个Java版本的冒泡排序 🔹 DeepSeek R1 将会返回完整的 Java 代码,并提供解释。 🔗 4....
ollama run deepseek-coder"Python 的 hello world 代码?" 输出结果如下: 在Python中,"Hello World!"通常是这段简单的脚本:```python print("Hello World!") ```当你运行这个程序时,它会输出`Hello, World`。这是因为print()函数将字符串"Hello, World"打印到标准输出设备(stdout)-也就是你的屏幕上显示...
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 ...
3、deepseek-coder 1) 使用ollama服务下载并部署模型 2) 查看已部署的大模型信息 3) 参数解释 架构(architecture): llama 表明该模型使用的是 llama 的架构。 参数量(parameters):1.3B 模型拥有 1.3 亿个参数,属于轻量级的大语言模型 上下文长度(context length):32768 ...
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 ...
1.3 billion parameter model:ollama run deepseek-coder 6.7 billion parameter model:ollama run deepseek-coder:6.7b 33 billion parameter model:ollama run deepseek-coder:33b DeepSeek V2.5 通用模型:已升级到下面的V3,建议直接部署V3。 DeepSeek V3 通用模型: ...
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)。