ollama配置deepseek教程

### 部署 DeepSeek 使用 Ollama 的教程 对于希望利用 Ollama 来部署 DeepSeek-R1 的用户来说，可以遵循特定的指导来完成这一过程[^1]。下面提供了一个基于此方法的具体指南： #### 准备工作 确保已经安装并配置好了 Ollama 环境。这通常涉及到下载官方提供的软件包以及设置必要的环境变量。 #### 步骤说明 为了使用 Ollama 成功部署 DeepSeek-R1，需执行如下命令序列： ```bash # 更新本地仓库至最新版本 ollama update # 获取DeepSeek-R1模型文件 ollama pull deepseek-r1 # 启动服务端口监听，默认8080端口 ollama serve --port=8080 & ``` 上述指令会自动处理依赖关系，并启动一个HTTP服务器用于接收API请求。 一旦完成了这些基本的操作之后，就可以通过发送 HTTP 请求给运行中的实例来进行交互测试了。例如，可以通过 `curl` 或者 Postman 工具向指定地址提交查询请求以获取响应结果。 此外，在考虑不同的推理框架时，除了Ollama之外还有其他选项可供选择，比如 Open WebUI、LangChain 和 LlamaIndex 等，每种都有其特点和适用场景[^2]。 对于更深入的学习资源和支持材料，建议访问由 WangRongsheng 维护的一个GitHub项目页面，这里包含了大量关于大型语言模型 (LLM) 的学习资料和技术文档链接[^3]。

<think>好的，我需要帮助用户找到在Ollama中安装DeepSeek模型的教程。用户提到了引用[2]和引用[3]，我需要先看看这些引用里的内容是否相关。 首先看引用[2]，里面提到编译llama.cpp并将模型转换为gguf格式，以便Ollama使用。步骤包括克隆llama.cpp仓库、编译、安装依赖，可能还有转换模型的步骤。这可能和用户的问题相关，因为Ollama支持gguf格式的模型，所以用户需要先将DeepSeek模型转换为此格式。 接下来引用[3]链接到ModelScope的安装教程，但用户的问题是关于Ollama安装模型，可能这部分参考信息关联不大，但需要确认是否有其他相关内容。不过用户的问题主要是转换和安装步骤，所以重点可能在引用[2]的流程。 用户的需求是安装DeepSeek模型到Ollama，而Ollama通常通过ollama pull命令直接安装模型，但可能DeepSeek不在官方仓库中。因此用户可能需要自行转换模型为gguf格式，再通过Ollama加载。引用[2]中的步骤正好涉及这一过程，所以需要详细说明如何转换模型。 另外，用户提供的引用[1]是关于模型架构的，可能对安装步骤帮助不大，但需要确保模型是否兼容。例如，确认DeepSeek-R1是否基于类似llama的结构，这样转换工具才能适用。 总结步骤可能包括：1. 获取模型文件（如Hugging Face格式），2. 使用llama.cpp转换为gguf，3. 在Ollama中创建Modelfile并加载。需要详细说明每个步骤，并注意可能的依赖项，比如Python环境和必要的库。 同时需要提醒用户注意模型版权和许可，确保合法使用。可能还需要说明如何验证安装是否成功，例如运行简单的推理测试。 最后，生成相关问题，可能涉及模型转换的其他方法、处理转换中的错误，或优化模型性能的技巧。</think>根据引用[2]的说明，在Ollama中安装DeepSeek模型需要经过以下步骤： ### 详细操作流程 1. **模型格式转换** 需先将DeepSeek模型转换为Ollama支持的gguf格式： ```bash # 克隆llama.cpp仓库 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp # 编译项目（注意需提前安装CMake） cmake -B build cd build && make -j4 # 安装Python依赖（需注释掉requirements.txt中的torch安装项） pip install -r ../requirements.txt --no-cache-dir ``` 2. **模型转换命令** 假设已有DeepSeek的PyTorch模型文件： ```bash # 将huggingface格式转换为gguf python3 ../convert.py --input-dir /path/to/deepseek_model --outfile ./deepseek-model.f16.gguf --outtype f16 ``` 3. **Ollama加载模型** 创建`Modelfile`配置文件： ```dockerfile FROM ./deepseek-model.f16.gguf PARAMETER num_ctx 4096 ``` 执行部署命令： ```bash ollama create deepseek -f Modelfile ollama run deepseek ``` ### 注意事项 - 原始模型需下载到本地（如通过ModelScope或Hugging Face） - 转换过程需要至少16GB内存（以7B模型为例） - 建议使用量化版本（如q4_k.gguf）减少资源占用