开发日记002:基于OllamaAPI的AI翻译 | 模型 deepseek-coder-v2:16b#Ollama #DeepSeek 0发布于 2025-05-18 15:10・IP 属地上海 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效...
while ($true) { $modelExists = ollama list | Select-String "deepseek-r1:7b" if ($modelExists) { Write-Host "model is ready" break } Write-Host "download..." $process = Start-Process -FilePath "ollama" -ArgumentList "run", "deepseek-r1:7b" -PassThru -NoNewWindow Start-Sleep ...
I am trying to use Ollama with deepseek-coder-v2:16b. I get a status 400 error when I make an API request against the model. I also tested codegemma:7b-instruct-v1.1-q8_0, and am getting the same error with it as well. ERROR: API Request Failed: 400 codegemma:7b-instruct-v1.1...
main_model = Model("ollama/deepseek-coder-v2:16b") # Instantiate coder model coder = Coder.create(main_model=main_model, fnames=fnames, io=io, stream=False, use_git=False, edit_format="diff”) coder_out = coder.run(coder_prompt) print(coder_out) And here is the error it generates...
使用了Xeon处理器、一块主板和16GB主内存，我可以很好地运行deepseek-v2 16b。
docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb 同时我们将对应的端口添加到白名单中 然后我们就可以在本地访问了,访问默认账号(admin)和密码(MaxKB@123..)进行登录。 在MaxKB 的系统管理中,添加 Ollama 模型。API Key 可以随意输入...
ollama run gemma3:27b(17G) 赶紧运行测试,居然都可以跑,只是速度上慢一些。 这样,本地部署的大模型包括高端满血版(gemma3 27b和qwq 32b),两个都是满血版。 另外还有四个中端模型,包括(gemma2 12b,deepseek-coder-v2 16b, qwen2.5-coder 14b 和deepseek r1 14b ),这四个速度相对比较快,是我平时的主...
然后根据自己电脑的算力选择对应的模型参数,我在自己的电脑使用的是qwen2.5-coder的7b(一般个人电脑的上限)的模型,因为deepseekv2-coder最小是16b的参数,这个可以在有显卡的服务器上跑(本地验证没有问题了,在局域网的服务器上部署)。 ollama在本地安装好之后,在命令行窗口执行: ollama run qwen2.5-coder,等待...
智谱清言推出的通用大模型，表现可能优于llama3deepseek-coder-v2ollama run deepseek-coder-v2（16B...
Hi, I noticed previous out of memory error fix at version 0.1.45-rc3. [https://github.com//issues/5113]. ollama run deepseek-coder-v2 Now I'm getting a cuda error. "CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED" Other models are running fine. ...