ollama 调用gpu deepseek详细操作步骤
时间: 2025-03-05 22:31:48 浏览: 67
使用 Ollama 调用 GPU 执行 DeepSeek 的详细操作指南
安装与配置环境
为了确保能够顺利利用 GPU 来加速 DeepSeek 模型的操作,需先确认已安装好适用于当前系统的 Ollama 工具,并且该环境中已经正确设置了 NVIDIA CUDA 及驱动程序[^3]。
下载并准备模型
获取所需的 DeepSeek 模型版本,执行如下命令来拉取特定大小的预训练模型至本地:
ollama pull deepseek-r1:1.5b
启动带有 GPU 支持的服务实例
当一切就绪之后,在启动服务之前可以通过设置环境变量 OLLAMA_NUM_GPU
来指明希望分配给任务处理过程中的 GPU 数量。例如,如果打算让整个计算负载尽可能多地转移到 20 层 GPU 上,则可以这样启动会话:
export OLLAMA_NUM_GPU=20
ollama run deepseek-r1
这一步骤使得应用程序能够在运行期间充分利用硬件资源,从而提高性能表现和响应效率[^4]。
验证部署情况
完成上述配置后,可通过一系列简单的测试来检验系统是否按预期工作正常。比如查询正在运行的服务状态、查看加载好的模型列表以及尝试发起一次完整的对话请求等。
- 检查 Ollama 服务的状态
systemctl status ollama
- 列出所有可用模型
ollama list
最后,对于实际应用场景下的功能验证,可向 API 发送具体问题以评估回复的质量和准确性,如询问有关农作物管理方面的建议:
curl -X POST "http://localhost:8080/api/ai/chat" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message":"如何防治玉米病害"}'
通过这些措施,不仅可以让用户更好地理解怎样高效地运用 Ollama 结合 GPU 功能来进行复杂任务的处理,同时也展示了 DeepSeek 在不同领域内所能带来的价值所在。
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