deepseek 1.5b模型本地部署

DeepSeek 1.5B 模型本地部署教程
准备工作
为了成功部署 DeepSeek 1.5B 模型，需先准备好所需的环境和支持工具。确保计算机具备足够的硬件条件支持模型运行，特别是显存方面的要求。
对于 Windows 用户来说，可以通过 Ollama 工具来进行 DeepSeek 1.5B 的本地部署[^2]。Ollama 是一款用于管理和运行大型语言模型的应用程序，它简化了模型的获取和启动过程。
安装 Ollama
首先需要下载并安装 Ollama 应用程序。访问官方网站或官方文档页面找到最新版的安装包，并按照指示完成安装流程[^4]。
部署 DeepSeek 1.5B 模型
一旦 Ollama 成功安装，在命令行界面（如 PowerShell 或 CMD）中执行如下指令来加载 DeepSeek 1.5B 模型：
ollama run deepseek-r1:1.5b
登录后复制
此命令将会触发模型文件的自动下载与初始化设置。初次运行时可能会花费一些时间等待下载完成，因为整个模型大约有 1.1 GB 大小。
使用模型
当上述操作完成后即可开始使用该模型进行对话或其他任务处理。由于 DeepSeek 1.5B 属于较为轻量化的设计，因此其资源消耗相对较低，仅约占用超过 1GB 显存空间[^3]。
尽管如此，需要注意的是这款特定版本可能在某些复杂查询上的表现不如预期那样理想，因为它被设计成具有较小规模从而降低计算成本的同时也牺牲了一部分性能。

相关问题

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
登录后复制
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。

DeepSeek1.5b linux服务器部署

在Linux服务器上部署DeepSeek1.5b
安装依赖项
为了顺利部署 DeepSeek 1.5b，需先确保操作系统已更新至最新状态，并安装必要的软件包。对于基于 Debian 的系统，可以使用如下命令来安装 Ollama：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install ollama
登录后复制
对于 CentOS 或其他 Red Hat 类似发行版，则应采用 yum 来代替 apt[^2]。
准备环境与配置
根据 DeepSeek 要求，填写必要配置（如 API 密钥、数据库连接等），这些设置通常位于应用程序的配置文件内或作为环境变量提供给程序[^1]。
如果选择利用 Docker Compose 方式来进行部署，那么创建 docker-compose.yml 文件将是关键步骤之一。此文件定义了用于运行应用的服务及其关联容器的具体参数。下面是一个适用于大多数场景的例子：
version: "3.8"
services:
ollama-server:
image: ollama/ollama:latest
ports:
- "11434:11434"
volumes:
- ./models:/root/.ollama
- ./custom-models:/opt/ollama/models
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: ["gpu"]
登录后复制
上述 YAML 片段指定了要使用的镜像版本、端口映射关系以及卷挂载路径等内容。特别注意的是，在这里还设定了 GPU 设备分配规则以支持硬件加速功能[^3]。
启动服务
完成以上准备工作之后，可以通过执行以下命令启动 Ollama 服务：
ollama serve
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该操作将在后台开启监听模式下的 HTTP RESTful 接口，默认情况下绑定到本地地址 0.0.0.0 上的 11434 端口。
另外，若希望拉取特定版本的 DeepSeek 模型（例如本案例中的 1.5b），则可以在命令行工具中键入相应指令实现这一目标：
ollama run deepseek@v1.5b
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这条语句将会触发从远程仓库获取指定标签所对应的模型实例的动作，并将其加载进当前环境中待命调用。