以下是如何在本地部署基于 ollama 的 deepseek 模型的详细步骤。ollama 是一个用于在本地运行大型语言模型（llm）的工具，支持包括 deepseek 在内的多种模型。
一. 安装 Ollama
Ollama 支持 macOS 和 Linux 系统。以下是安装步骤：
macOS
打开终端。
运行以下命令安装 Ollama：
brew install ollama
或者下载文件（https://www.php.cn/link/bed6efa1f192db7c30ede96dbb9d76ee。
Linux
打开终端。
运行以下命令安装 Ollama：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows
Ollama 目前不支持原生 Windows，但可以通过 WSL（Windows Subsystem for Linux）在 Windows 上运行。安装 WSL 后，按照 Linux 的步骤操作。
二. 下载 DeepSeek 模型
Ollama 支持从 Hugging Face 或其他来源加载模型。以下是下载和加载 DeepSeek 模型的步骤：
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确保 Ollama 已安装并运行。
使用以下命令下载 DeepSeek 模型：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
如果 DeepSeek 不在默认模型列表中，可以手动指定模型文件的路径或 URL。
- 运行 DeepSeek 模型
下载完成后，可以通过以下命令运行 DeepSeek 模型：
ollama run deepseek-r1:1.5b
运行后，Ollama 会启动一个交互式终端，您可以直接与 DeepSeek 模型对话。
四. 通过 API 调用 DeepSeek 模型
Ollama 提供了一个本地 API，可以通过 HTTP 请求与模型交互。
启动 API 服务
- 运行以下命令启动 Ollama 的 API 服务：
ollama serve
默认情况下，API 会在 http://localhost:11434 上运行。
发送请求
使用 curl 或编程语言（如 Python）发送请求。以下是一个示例：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "deepseek", "prompt": "你好，介绍一下你自己", "stream": false}'Python 示例：
import requests
url = "http://localhost:11434/api/generate"
data = {
"model": "deepseek",
"prompt": "你好，介绍一下你自己",
"stream": False
}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())五. 优化性能
如果模型运行速度较慢，可以尝试以下优化方法：
- 使用 GPU：确保系统安装了 CUDA 或 ROCm，并配置 Ollama 使用 GPU。
- 量化模型：将模型量化为较低精度（如 8-bit 或 4-bit），以减少内存占用和提高速度。
- 调整参数：降低
max_tokens或temperature以减少计算量。
六. 常见问题
- 模型无法下载
- 检查网络连接，确保可以访问 Hugging Face 或模型源。
- 手动下载模型文件并指定路径。
- 性能不足
- 确保硬件满足要求（如足够的内存和 GPU）。
- 尝试量化模型或使用更小的模型变体。
- API 无法访问
- 检查 Ollama 服务是否正常运行。
- 确保端口
11434未被占用。
七. 图像化界面
- 使用 chatboxai：下载 https://www.php.cn/link/de487db7a08250a136f966ead11da262
- 选择模型提供方：OLLAMA API
- 选择模型：deepseek-r1:1.5b
