平时做技术实践时,很多问题不是概念不会,而是细节没串起来。拿“基于Ollama本地安装部署DeepSeek教程(图)”来说,它看着像小点,放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序,把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚,便于大家直接对照操作。
实际处理时,DeepSeek安装部署教程,基于Ollama拿到最强推理能力!DeepSeek爆火,如何免费部署到你的电脑上?打造最强大脑拿到顶级推理能力教程来了,先在你的本地安装Ollama,随后在Ollama搜索选择DeepSeek模型,即可成功在你的本地部署DeepSeek,整理详细教程如下所示:
理解这一步时,打开Ollama官方页面:ollama.com 点击“Download”,如下所示图:

本地电脑安装Ollama
从实现思路看,根据你本地电脑的操作系统类型下载对应的Ollama版本,目前Ollama兼容macOS、Linux和Windows主流操作系统。关于Ollama的下载和安装,码笔记就不多赘述。
理解这一步时,打开Ollama,只需确保你的电脑上已经运行Ollama即可。以Mac为例,在顶部菜单栏中看到这个小羊驼的图标即可,如下所示图:

打开并运行Ollama
实际处理时,打开Ollama官方页面:ollama.com 搜索“deepseek”,如下所示图:

deepseek-r1大模型
在这个场景下,点击deepseek-r1,你会发现有多个不同大小的模型版本,如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b,模型大小不同,可适配的电脑显存、显卡及内存设置也不同,大家能够参考下表,根据设置选择不同大小的模型,参考:deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?
结合项目来看,如何运行deepseek?运行模型很轻松,确定好想要的模型后,复制对应的命令到你的终端同时执行。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B:
ollama run deepseek-r1:1.5b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B:
ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B:
ollama run deepseek-r1:8b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B:
ollama run deepseek-r1:14b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B:
ollama run deepseek-r1:32b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B:
ollama run deepseek-r1:70b
码笔记以1.5B为例,复制 ollama run deepseek-r1:1.5b 在终端粘贴同时执行,然后等待进度条pulling manifest下载100%,如下所示图:

DeepSeek pulling manifest
随后就能够开始折腾了,比如在终端输入“阿里云会让我财富自由吗?”

阿里云会让我财富自由吗?
若想退出模型,在终端输入/bye即可。
在这个场景下,本文关于DeepSeek的教程,是基于Ollama这个大模型运行框架,更多关于Ollama的命令操作,请参考上网搜索Ollama终端指令,本文不多赘述。
到此这篇关于基于Ollama本地安装部署DeepSeek教程(图)的文章就介绍到这了,更多相关Ollama安装DeepSeek内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多兼容脚本之家!