Ollama 部署 DeepSeek

使用 Ollama 部署 DeepSeek 模型
为了成功部署 DeepSeek 模型，需遵循一系列命令来设置环境并启动模型服务。
安装 Ollama 工具
通过官方提供的脚本可以完成 Ollama 的安装。确保系统已更新至最新状态：
apt-get update && apt-fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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验证安装是否成功的命令如下[^1]：
ollama --version
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设置环境变量
指定 DeepSeek 模型存储的位置对于后续操作至关重要。假设目标路径为 /hy-tmp/ ，则应执行以下指令设定环境变量[^3]：
export OLLAMAMODELPATH=/hy-tmp/
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启动 Ollama 服务
为了让 DeepSeek 能够被访问和服务请求，需要先启动 Ollama 服务端口监听：
ollama serve &
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此命令应在后台运行以便持续提供服务支持。
运行 DeepSeek 模型实例
最后，在另一个终端窗口中输入下列命令以启动具体版本的 DeepSeek 模型（此处以 deepseek-r1:32b 版本为例），这将使模型准备好接收来自客户端的应用程序接口调用：
ollama run deepseek-r1:32b
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更多关于 Ollama 和其维护细节的信息可参阅官方文档获取[^2]。

相关问题

ollama 部署 deepseek

部署 DeepSeek 模型于 Ollama 平台
安装 Ollama 和 Docker
为了能够在本地环境中成功部署 DeepSeek 模型，需先确保已安装好 Docker 环境以及最新版本的 Ollama 应用程序。Docker 是容器化平台的基础工具，而 Ollama 则提供了简化的人工智能模型管理界面。
获取 DeepSeek-R1:1.5B 模型
通过命令行获取指定版本的 DeepSeek 模型文件对于后续操作至关重要。具体来说，应当运行如下指令来拉取所需的预训练权重：
ollama install deepseek-r1:1.5b
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此过程会自动下载并配置所需资源至本地环境之中[^1]。
启动 DeepSeek 服务实例
完成上述准备工作之后，即可利用 ollama 命令启动一个基于所选模型的服务实例。这一步骤可通过下面这条简单的 shell 脚本来实现：
ollama run deepseek-r1:1.5b
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该命令将会初始化一个新的进程，在其中加载预先准备好的 DeepSeek 模型，并使其处于待命状态以便接收来自客户端应用程序的数据请求。
整合 OpenWebUI (可选)
如果希望获得更加友好的图形交互体验，则可以考虑引入额外的支持组件如 OpenWebUI 来增强用户体验。为此目的，需要另外执行一次镜像抓取动作：
docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main
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随后按照官方文档指示进一步设置 Web UI 的访问路径和其他必要参数[^3]。

Ollama部署Deepseek

如何在Ollama平台上部署DeepSeek
对于希望在Ollama平台部署DeepSeek的情况，虽然具体针对Ollama平台的操作指南未直接提及[^1]，但从已有的大型语言模型（LLM）部署经验出发，可以推测出一系列适用的方法。
准备工作
确保拥有适合运行DeepSeek的硬件环境。鉴于RK3576的良好适配性以及其对多种操作系统的支持能力，推荐选用类似的高性能计算设备来承载Ollama上的DeepSeek实例。
获取并配置DeepSeek镜像
通常情况下，大型语言模型会提供预构建好的Docker或其他容器化解决方案以便快速启动服务。假设DeepSeek也遵循这一惯例，则应先访问官方资源库下载适用于目标架构（如ARM或x86_64）的最新版本镜像文件。接着按照文档说明完成必要的初始化设置，比如调整参数以优化性能表现等。
集成至Ollama框架内
一旦完成了上述准备工作之后，下一步就是将准备完毕的DeepSeek集成到Ollama环境中去。这可能涉及到API对接、数据流管理等方面的工作。考虑到Ollama作为一个专注于提升开发者效率和服务质量的云服务平台，应该具备良好的扩展性和兼容性特性，因此理论上讲只要遵循标准协议就能顺利实现两者的无缝衔接。
测试与调优
最后，在正式上线之前务必进行全面的功能测试和技术验证环节。通过模拟真实应用场景下的请求模式来进行压力测试，以此评估整个系统的稳定性和响应速度；同时依据实际反馈不断迭代改进直至达到预期效果为止。
# 假设命令用于拉取最新的DeepSeek Docker镜像
docker pull deepseek:latest

# 启动容器并与主机网络连接
docker run -d --name=deepseek-instance \
--network host \
deepseek:latest
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