可通过Ollama在本地终端交互运行DeepSeek模型：先安装启动Ollama服务，再拉取或自定义构建GGUF格式的DeepSeek模型（如deepseek-coder），随后用ollama run进入对话，或调用API实现非交互式请求，并支持参数调优提升效果。
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如果您希望在本地终端通过命令行与DeepSeek模型进行交互，可借助Ollama这一轻量级本地大模型运行工具实现。Ollama支持直接拉取并运行兼容GGUF格式的DeepSeek模型（如DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE等开源变体），无需复杂配置即可启动对话式交互。以下是具体操作步骤：
一、安装并启动Ollama服务
Ollama需先在本地系统中安装并确保后台服务正常运行，这是后续加载和运行任何模型的前提条件。
1、访问Ollama官网 https://ollama.com/download，根据您的操作系统（macOS、Linux或Windows WSL）下载对应安装包。
2、执行安装程序，安装完成后在终端中运行 ollama --version 验证是否成功输出版本号。
3、运行 ollama serve 启动服务（部分系统安装后自动启动，可跳过此步；若提示端口占用，检查是否有其他实例正在运行）。
二、拉取适配Ollama的DeepSeek模型
Ollama官方库暂未直接上架官方DeepSeek权重，但社区已提供经量化转换并封装为Ollama兼容格式的DeepSeek模型，主要来自第三方Modelfile构建或GGUF镜像源。
1、在终端中执行 ollama pull deepseek-ai/deepseek-coder:6.7b-q4_K_M 拉取由jartur提供的量化版DeepSeek-Coder 6.7B（需确保该tag在Ollama Registry中存在）。
2、若上述命令报错“model not found”，改用自定义方式：创建名为 Modelfile 的文本文件，内容包含 FROM ./deepseek-coder-6.7b-instruct.Q4_K_M.gguf 及必要参数（如PARAMETER num_ctx 4096），再运行 ollama create my-deepseek-coder -f Modelfile。
3、执行 ollama list 确认模型已出现在本地模型列表中，显示名称与您指定的标签一致。
三、以交互模式运行DeepSeek模型
进入交互式会话后，Ollama将逐条接收用户输入的自然语言指令，并实时流式返回模型生成的响应，模拟类Chat CLI体验。
1、在终端中键入 ollama run my-deepseek-coder（替换为实际模型名称），等待模型加载完成并出现提示符（如 > 或空行）。
2、直接输入问题或指令，例如：Write a Python function to merge two sorted lists in O(n+m) time.
3、按下回车后，模型将开始输出代码及解释；若需中断当前生成，按 Ctrl+C；若要退出交互会话，输入 /bye 或按 Ctrl+D（EOF）。
四、使用curl向Ollama API发送请求（非交互式替代方案）
当需要集成到脚本或自动化流程中时，可绕过交互终端，直接调用Ollama内置的REST API发起单次请求，适用于批量测试或简单指令场景。
1、确认Ollama服务正在监听默认地址 http://127.0.0.1:11434，可通过 curl http://127.0.0.1:11434/api/tags 检查可用模型。
2、构造JSON请求体并保存为 request.json，内容包括 {"model": "my-deepseek-coder", "prompt": "Explain attention mechanism in transformers."}。
3、执行 curl -X POST http://127.0.0.1:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d @request.json，终端将打印完整响应JSON，其中 response 字段即为模型输出文本。
五、调整运行参数提升DeepSeek响应质量
Ollama允许在运行时动态覆盖模型默认参数，对DeepSeek类长上下文、强推理模型尤为关键，可显著影响输出连贯性与准确性。
1、在 ollama run 命令后添加参数，例如：ollama run my-deepseek-coder --num_ctx 8192 --num_predict 2048 --temperature 0.2。
2、关键参数说明：设置 --num_ctx 8192 扩展上下文窗口以适配DeepSeek-Coder的原生支持；启用 --mirostat 2 可改善生成稳定性；--repeat_penalty 1.1 有助于减少重复输出。
3、若需持久化参数，可在Modelfile中写入 PARAMETER num_ctx 8192 和 PARAMETER temperature 0.2，重建模型后生效。
