使用ollama在本地部署一个deepseek大模型
文章目录
- 为什么选择本地化部署
- 需要用到什么
- 作者使用的什么环境
- 如何根据自己的电脑或服务器配置选择自己能部署的大模型
- 一、Ollama
- 1、下载Ollama
- 2、安装Ollama
- 二、DeepSeek R1
- 1、下载DeepSeek R1
- 2、安装DeepSeek R1
- 三、ChatBox AI
- 1、下载ChatBox AI
- 2、安装ChatBox AI
- 3、连接大模型
DeepSeek最近很火,但是使用的时候因为种种原因,经常无响应,要不排队,要不无法联网搜索,研究了一下,发现自己的破显卡还能试着本地部署运行一下,索性部署记录了一下这个过程分享出来。
为什么选择本地化部署
- 响应速度快(建立在GPU卡足够好的情况下)
- 隐私性,不用把自己的数据上传到第三方
- 可以训练自己的私有大模型
需要用到什么
- Ollama,支持各种大模型方便的进行本地化部署
- ChatBox AI,一个UI客户端,可以让我们方便美观的使用大模型
- Windows10及以上版本的操作系统
作者使用的什么环境
- Windows10操作系统
- CPU:AMD Ryzen 5 5600
- 内存:32GB
- 硬盘:50GB
- GPU:AMD Radeon RX Vega56 8GB
如何根据自己的电脑或服务器配置选择自己能部署的大模型
https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
注:本文以部署1.5b(15亿参数)为例,参数越多的模型越强大,1.5b相当于一个小学生,有条件的尽量部署更高的模型使用
一、Ollama
1、下载Ollama
访问Ollama官网,https://ollama.com/,下载对应操作系统下的安装包


2、安装Ollama

Ollama的安装没有什么特殊配置,直接Install即可,需要注意的是,Ollama默认安装在C盘,包括后面的大模型也是,如果需要移动到其他磁盘位置,可以自行移动并且需要修改对应的环境变量即可。

安装完成后我们可以在右下角任务栏里看到已经运行起来的ollama

也可以通过cmd窗口查询ollama版本确定是否安装成功
ollama -v

二、DeepSeek R1
1、下载DeepSeek R1
继续来到Ollama官网的Models页面,https://ollama.com/search,查询下载DeepSeek R1大模型

我选择的是一个最小的模型,1.5b,数字越大代表参数越多,所需资源也越多,1.5b=15亿参数,下拉调整到1.5b模型,点击后面的复制按钮复制下载运行命令

2、安装DeepSeek R1
粘贴我们刚才复制的命令到cmd窗口中并回车运行,开始下载安装
ollama run deepseek-r1:1.5b

下载完成我们看到success的提示,就可以使用大模型了

一些可能会使用到的ollama命令
- 查看已经安装的大模型
ollama list
- 删除安装的大模型
ollama rm name

三、ChatBox AI
虽然到上一步大模型已经可以使用了,但是在cmd窗口中使用总是感觉很别扭,包括复制粘贴也不是那么顺手,那么我们可以安装一个ChatBox AI来连接我们部署的大模型使用
1、下载ChatBox AI
https://chatboxai.app/zh

2、安装ChatBox AI
安装过程没有什么特殊配置,一路下一步即可



3、连接大模型
进入ChatBox AI设置页面,选择模型提供方为OLLAMA API,API域名无需修改,模型选择我们安装好的1.5b,保存即可

到这里,我们就可以愉快的使用大模型了

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