deepseek模型切换 本地部署的命令

关于 DeepSeek 模型切换的本地部署命令
对于希望在同一环境中管理多个不同版本或类型的 DeepSeek 模型而言，掌握模型切换的方法至关重要。当已经成功安装并配置好 Ollama 平台之后，在不同的 DeepSeek 版本之间进行切换可以通过特定命令实现。
在终端或命令提示符下执行以下命令来加载指定名称的 DeepSeek 模型：
ollama use deepseek-model-name
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这里的 deepseek-model-name 应替换为实际想要激活的具体模型名，比如 deepseek-r1-1_5b, deepseek-r1-8b 或者 deepseek-r1-32b[^2]。这允许用户根据当前硬件条件以及具体应用场景灵活选择最合适的预训练权重集。
如果之前曾拉取过其他版本的 DeepSeek 模型，则上述命令将会使得所选的新模型成为默认运行实例。每次启动服务前都可以通过此方式快速调整正在使用的模型版本，从而满足多样化的测试需求或是优化性能表现。
为了验证新设置是否生效，可以利用下面这条指令查看当前被选用的是哪一个 DeepSeek 变体：
ollama info
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该命令会返回一系列有关已安装模型的信息列表，其中包括正处于活动状态的那个选项。

相关问题

deepseek 7bwindows本地部署

本地部署 DeepSeek 7B 模型于 Windows 系统
硬件与软件需求
对于DeepSeek 7B模型的部署，硬件方面需满足至少8-12GB显存的GPU设备推荐使用NVIDIA显卡以获得最佳性能表现[^3]。此外，为了确保顺利安装和运行，还需预留足够的SSD硬盘空间——建议50GB以上。
在软件准备阶段，应先完成如下几项工作：

安装适用于所持NVIDIA显卡最新版驱动程序；
配置CUDA工具包至版本11.7或更新版本来匹配GPU计算需求；
获取并设置Ollama平台用于管理和服务化大型语言模型实例；

Docker 的安装与配置
鉴于Windows操作系统特性，在此之前还应当依据官方指导文档完成Docker Desktop客户端的正确安装备份方案以及初步参数调整，以便后续能够顺畅地拉取镜像资源和支持容器化应用执行环境构建[^1]。
# PowerShell命令示例：启动Docker服务
Start-Service docker
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下载与加载 DeepSeek 7B 模型
访问指定仓库地址获取目标架构对应的预训练权重文件，并按照指引将其放置到适当位置等待进一步处理。通常情况下会涉及到解压操作及路径映射设定等工作流程。
# Bash命令示例外：假设已切换至Linux子系统下进行操作
wget https://example.com/path/to/deepseek-r1-7b.tar.gz
tar -xvf deepseek-r1-7b.tar.gz
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启动 ChatBox 及 API 接口对接
当上述准备工作完成后，即可利用配套提供的ChatBox界面或其他形式的人机交流入口开展实际测试活动。此时只需简单几步就能让自定义API Key关联起刚搭建完毕的服务端点，进而开启一段充满趣味性的探索之旅[^4]。
// JSON格式配置样例片段
{
"model": "deepseek-r1-7b",
"api_key": "<Your_API_Key_Here>"
}
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deepseek 1.5b本地部署

DeepSeek 1.5B 模型本地部署方法
使用 Ollama 部署 DeepSeek 1.5B 模型
对于希望在本地环境中快速部署并测试 DeepSeek 1.5B 的用户来说，Ollama 提供了一种简便的方法。只需按照如下操作即可实现：

登录到 Ollama 平台，在 Models 页面找到 deepseek-r1 模型，并选择适用于核显电脑的 1.5b 版本[^1]。

复制给出的命令行指令，接着切换至计算机上的 CMD 控制台执行该命令 ollama run deepseek-r1:1.5b 来触发模型下载过程。

当提示符再次出现时表示部署已经成功结束，此时可以通过同样的命令重新激活模型来进行对话交流[^3]。

Windows 环境下的具体步骤补充
考虑到国内用户的网络环境特点，除了官方推荐的方式外还有另外两种途径获取相同版本的模型文件用于离线安装：

访问 ModelScope 上由 DeepSeek-AI 维护的相关页面直接点击下载链接[^2]；

或者前往 Hugging Face 社区寻找对应的项目主页进行下载。

无论采用哪种方式获得模型库之后都可以依照上述提到的基础流程继续完成后续配置工作直至能够正常使用为止[^5]。
# 启动已部署好的deepseek-r1:1.5b模型实例
ollama run deepseek-r1:1.5b
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值得注意的是虽然此型号相对较为精简只占用了大约1GB左右的GPU内存空间但实际表现上可能无法应对特别复杂的问题场景因此建议根据实际情况考虑是否升级硬件设施或是选用更大容量规格的产品来满足特定应用场景的需求。