本地部署deepseek蒸馏模型

如何在本地环境部署 DeepSeek 蒸馏模型
安装 Ollama 平台
为了能够在本地环境中成功部署 DeepSeek 蒸馏模型，首先需要安装 Ollama 这一平台工具。Ollama 是一款用于管理和运行大型语言模型的服务框架，支持多种预训练模型的快速加载与调用[^1]。
对于 Windows 用户来说，在命令提示符下输入 choco install ollama 即可完成安装；而对于 macOS 和 Linux 用户，则可以通过 Homebrew 或者直接利用 curl 命令来获取最新版本：
# 对于macOS/Linux用户而言
curl https://ollama.com/install.sh | sh
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获取并配置 DeepSeek 模型文件
接着要准备 DeepSeek 的具体模型文件。由于网络条件差异可能导致官方源下载速度较慢，建议访问国内的大模型镜像站点或者 ModelScope 来加速这一过程[^3]。注意选择带有 .gguf 后缀名的压缩包形式，并将其解压至指定目录以便后续操作。
使用 Python 访问已部署好的 DeepSeek 实例
一旦完成了上述准备工作之后，就可以借助 Python SDK 方便地同已经启动起来的服务端口建立连接了。下面给出了一段简单的代码片段用来展示基本交互方式[^2]:
from ollama import Client, Config

config = Config(
api_key="your_api_key_here",
)

client = Client(config=config)
response = client.generate(prompt="你好世界", model_name="deepseek-r1")

print(response['choices'][0]['text'])
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在此基础上还可以进一步探索更多高级特性比如微调参数设置、批量处理请求等功能模块以满足不同应用场景下的需求。