Win11 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 详细指南.pdf

上传者: ashyyyy | 上传时间: 2025-03-28 16:43:48 | 文件大小: 264KB | 文件类型: PDF
在当今人工智能技术飞速发展的时代,大语言模型的应用越来越广泛。DeepSeek - R1 作为一款强大的语言模型,能够为用户提供丰富的知识和智能交互体验。Ollama 是一个方便在本地运行大型语言模型的工具,它允许用户在本地设备上部署和使用模型,无需依赖云端服务,这不仅增强了数据隐私性,还能避免网络延迟带来的影响。本指南将详细介绍在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的具体步骤。 我们需要了解硬件要求。建议使用性能较强的多核处理器,如英特尔酷睿 i7 或更高版本,或者 AMD Ryzen 7 及以上系列。多核 CPU 能够提供足够的计算能力来处理模型的推理任务,提高响应速度。如果有 NVIDIA GPU 会更好,特别是具有 CUDA 支持的显卡,如 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更高端的型号。GPU 可以显著加速模型的推理过程,提升性能。至少需要 16GB 以上的内存,最好是 32GB 或更多。因为 DeepSeek - R1 模型在运行时会占用大量内存,足够的内存可以确保模型的稳定运行。准备至少 20GB 以上的可用磁盘空间,用于存储模型文件和相关数据。建议使用固态硬盘(SSD),其读写速度远高于机械硬盘,能够加快模型的加载和运行速度。 软件要求包括确保你的 Windows 11 系统已经更新到最新版本,以保证系统的稳定性和兼容性。从 Ollama 官方网站下载适用于 Windows 的安装包。下载完成后,双击安装包,按照安装向导的提示完成安装。安装过程中可以选择默认的安装路径,也可以根据自己的需求进行自定义设置。 接下来,我们需要启动 Ollama 服务。安装完成后,打开命令提示符(CMD)或 PowerShell。在命令行中输入以下命令启动 Ollama 服务:ollama serve。启动成功后,你会看到一些提示信息,表明 Ollama 服务已经开始运行。此时,Ollama 会在本地监听端口11434,等待用户的请求。 然后,我们需要从 Ollama 的模型库中拉取 DeepSeek - R1 模型。在启动 Ollama 服务的命令行窗口中,输入以下命令:ollama pull deepseek - r1。这个过程可能需要一些时间,具体取决于你的网络速度。拉取过程中,Ollama 会从模型库中下载 DeepSeek -R1 模型的文件,并将其存储在本地的模型目录中。在下载过程中,你可以看到下载进度的提示信息。 为了确保模型已经成功下载到本地,可以使用以下命令查看本地已有的模型列表:ollama list。在输出结果中,如果能够看到 “deepseek - r1” 模型,说明模型已经成功拉取到本地。 当模型成功拉取后,就可以使用以下命令来运行 DeepSeek - R1 模型,并向其发送提示信息进行交互:ollama run deepseek - r1 "你想要询问的内容"。模型会根据你输入的提示信息进行分析和处理,并返回相应的回答。等待片刻后,你将在命令行中看到DeepSeek - R1 模型给出的回答。 此外,还可以通过 REST API 与 DeepSeek - R1 模型进行交互。以下是一个使用 Python 的示例代码:import requests data = { "model": "deepseek - r1", "prompt": "介绍一下北京的旅游景点" } response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json=data) print(response.json()["response"])。将上述代码保存为一个 Python 文件(例如 test.py),然后在命令行中运行 python test.py,就可以通过REST API 向 DeepSeek - R1 模型发送请求并获取响应。 Ollama 还允许用户通过 Modelfile 自定义模型的参数。具体操作可以参考相关的文档和教程。 以上就是在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的详细步骤。希望这份指南能帮助你顺利完成部署,并体验到 DeepSeek - R1 模型带来的智能交互乐趣。

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