在ollama官网,搜索我们要部署的模型,这里选择deepseek-r1模型,可以看到列出所有蒸馏版本,我们这里由于配置原因,选择1.5b版本。 接着输入以下命令,进行拉取模型: 代码语言:bash AI代码解释 ollama pull deepseek-r1:1.5b# 当然也可以一部到位直接启动ollama run deepseek-r1:1.5b 显示success,即表示拉取成功。 拉...
Ollama 是一个用于本地部署和管理大模型的工具。当你用 ollama 部署 deepseek 时,ollama 会在本地启动一个服务,这个服务会暴露一个 API 端点,供其他程序调用。因此,Python 与离线 AI 大模型交互时,也可以采用 API 形式。 在目前的实践场景中,无论在线公用 AI 大模型还是离线本地 AI 大模型,我们可以暂时“...
具体操作方法为:在“此电脑”上右键单击,选择“属性”,在弹出的窗口中点击“高级系统设置”,在“系统属性”窗口的“高级”选项卡下,点击“环境变量”按钮,在“系统变量”区域中点击“新建”,输入变量名“OLLAMA_HOST”,变量值“0.0.0.0”,点击“确定”保存设置。 3.下载并启动DeepSeek模型 在CMD窗口中运行以下命...
第二步，下载ollama并安装deepseek-r1:1.5b，在我的公众号后台回复ollama，获取ollama软件，下载安装后打开软件，输入ollama list可以看到我现在安装了三个本地大模型，其中包括r1:1.5b，刚安装ollama现在执行这条命令应该是空的：接下来执行一条命令：ollama pull deepseek-r1:1.5b，就能直接下载它到自己的电...
第二步，安装deepseek-coder，推荐使用ollama管理本地大模型，目前使用最多的管理工具之一。关于安装ollama和ollama安装在本地安装大模型的系统介绍，我在此前几篇文章都有详细教程，在此不再重复，没看过的参考：自己电脑搭建AI大模型详细教程，支持通义千问、Llama3、接口调用等。安装完成后，可以做个简单测试：...
这里列出了可以调用Ollama服务的很多类库:https://github.com/ollama/ollama。暂使用Python测试: 先安装模块: pip install ollama 用VS Code编写代码如下: importollamaif__name__ =='__main__': res = ollama.chat(model='deepseek-r1:1.5b', stream=False, messages=[{'role':'user','content':'...
Python 调用本地部署DeepSeek的API 详细指南 1. 确认 Ollama 是否正确运行 如果你使用Ollama部署了DeepSeek,默认 API 运行在11434 端口。首先,检查 Ollama 是否正常运行: curl http://localhost:11434/api/tags 如果返回: {"models":["deepseek-coder:latest","deepseek-chat:latest"]} ...
安装ollama（用于管理本地大模型）：如果选择使用ollama 管理本地的 deepseek-coder 模型，可以参考相关教程进行安装。安装完成后，使用 ollama 安装 deepseek-coder 模型。安装CodeGPT 插件：以Pycharm 为例，打开 Pycharm，在 Windows 系统中，点击 “文件” 菜单下的 “设置”；在苹果系统中，找到 “设置” ...
3.1、安装ollama 3.2、部署deepseek-r1模型 4、Python接入本地模型 4.1、示例代码 4.2、附加一些功能 4.3、其他的数据库 4.3.1、PostgreSQL 示例 4.3.2、SQLite 示例 5、总结 1、前言 在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业决策和业务优化的关键。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具,能够帮助我们快速从海量数据...
调用Ollama API 使用generate 实现多轮对话并保留对话的记忆 ollama 是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用 Python 调用 Ollama API,并调用 deepseek-r1:8b 模型生成文本。