ollama教程deepseek
时间: 2025-02-09 15:10:29 浏览: 155
### Ollama与DeepSeek简介
Ollama是一款支持多种大型语言模型(LLM)运行和服务的平台工具,能够帮助开发者轻松部署和管理不同的大模型。而DeepSeek则是由Ollama提供的一种特定的大规模预训练语言模型版本之一——即`DeepSeek-R1:14b`,该模型具有约140亿参数,在处理自然语言理解任务方面表现出色[^1]。
### 部署准备
对于希望在本地环境中安装并使用`DeepSeek-R1:14b`模型的人来说,首先需要确保计算机满足最低硬件配置要求,比如足够的内存空间以及强大的GPU加速能力来支撑如此大规模的语言模型运算需求。此外还需要准备好相应的软件环境,包括但不限于Python解释器及其依赖库等必要组件。
### 添加系统提示优化输出质量
为了使生成的回答更加贴近用户的期望,可以在启动服务之前通过设置自定义指令的方式调整对话风格或指定某些行为准则。例如:
```bash
FROM deepseek-custom SYSTEM "你是一个专业的AI助手,请用流畅的中文回答问题。"
```
这条命令告诉模型应当如何表现自己,并且鼓励它尽可能地采用标准、清晰易懂的方式来表达信息。
### 基础操作指南
当一切就绪之后就可以按照官方文档中的指导来进行基本的操作了。这通常涉及加载选定的模型实例、向其发送查询请求并将返回的结果呈现给最终用户查看。具体实现细节可能会因所使用的编程接口不同而有所差异,但总体流程大致相同。
```python
from ollama import Model, SystemPrompt
# 初始化带有定制化指示语句的系统对象
system = SystemPrompt("你是一个专业的AI助手,请用流畅的中文回答问题")
# 加载目标模型
model = Model.load('deepseek-r1')
# 发送询问至模型获取响应
response = model.generate(text="你好", system_prompt=system)
print(response)
```
阅读全文
相关推荐


















