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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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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
      
  4. 验证安装

    • 输入以下命令来验证是否安装成功:
      ollama --version
      
  5. 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。

安装 DeepSeek

  1. 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。
  2. 安装依赖

    • 打开命令提示符(CMD)或 PowerShell,安装所需的库:
      pip install torch transformers
      
  3. 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。
  4. 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)
      
  5. 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
      

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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