Window系统通过Docker本地安装ollama和deepseek
在 Windows 系统上安装 Ollama 和 DeepSeek 的步骤如下:
安装 Ollama
-
安装 WSL(Windows Subsystem for Linux):
- 如果还没有安装 过WSL的(安装过的你直接跳过就行了),可以按照以下步骤进行安装:
- 在 Windows 搜索中输入“PowerShell”,右键点击并选择“以管理员身份运行”。
- 输入以下命令来启用 WSL:
wsl --install - 重启计算机。
- 如果还没有安装 过WSL的(安装过的你直接跳过就行了),可以按照以下步骤进行安装:
-
安装 Docker Desktop:
- 下载并安装 Docker Desktop for Windows。
- 安装完成后,确保 Docker 正在运行,并且您已经启用了 WSL 集成。
-
安装 Ollama:
- 打开 WSL 终端(例如 Ubuntu),然后运行以下命令:
curl -sSfL https://ollama.com/download | sh
- 打开 WSL 终端(例如 Ubuntu),然后运行以下命令:
-
验证安装:
- 输入以下命令来验证是否安装成功:
ollama --version
- 输入以下命令来验证是否安装成功:
-
下载模型:
- 使用 Ollama 下载所需的模型,例如:
ollama pull <model-name> - 替换
<model-name>为您要下载的具体模型名称。
- 使用 Ollama 下载所需的模型,例如:
安装 DeepSeek
-
安装 Python:
- 确保您已经安装了 Python。可以从 Python 官网 下载并安装最新版本。
- 在安装过程中,请确保勾选“Add Python to PATH”选项。
-
安装依赖:
- 打开命令提示符(CMD)或 PowerShell,安装所需的库:
pip install torch transformers
- 打开命令提示符(CMD)或 PowerShell,安装所需的库:
-
下载 DeepSeek 模型:
- 根据 DeepSeek 的文档,下载特定的模型。通常,您可以使用 Hugging Face 的模型库或其他来源来获取模型文件。
-
运行模型:
- 创建一个 Python 脚本,例如
run_deepseek.py,并添加以下内容:from transformers import AutoModel, AutoTokenizer# 替换为 DeepSeek 的模型名称 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/model-name") model = AutoModel.from_pretrained("deepseek/model-name")# 示例输入 inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs)print(outputs)
- 创建一个 Python 脚本,例如
-
运行脚本:
- 在命令提示符中,导航到脚本所在的目录并运行:
python run_deepseek.py
- 在命令提示符中,导航到脚本所在的目录并运行:
注意事项
- 模型名称:确保您使用的模型名称是正确的,可以在 Hugging Face 模型库或 DeepSeek 的官方文档中找到可用的模型。
- 资源需求:确保您的计算机有足够的资源(如内存和显存)来运行模型,尤其是较大的模型。
- 文档:始终参考 Ollama 和 DeepSeek 的官方文档,以获取最新的安装和使用说明。
如果在安装或使用过程中遇到任何问题,请随时询问,欢迎互相交流学习!fullkyle
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