Ollama本地部署DeepSeek R1
时间: 2025-03-01 11:51:37 浏览: 104
### 部署 DeepSeek R1 模型
#### 环境准备
为了成功部署 DeepSeek R1 模型,硬件和软件环境需满足特定条件。
对于硬件方面:
- **GPU 显存要求**:根据模型大小不同,所需显存量也有所差异。7B 模型至少需要 8-12GB 的显存;14B 和 32B 模型则分别推荐拥有超过 12GB 及建议大于等于 16GB 的显存[^3]。
- 推荐使用 NVIDIA 显卡,并确保有足够的 SSD 空间来存储模型文件,通常建议预留 50GB 或更多磁盘空间。
关于软件需求:
- 安装最新的 NVIDIA 驱动程序以支持所选 GPU 设备。
- CUDA 工具包应被安装至版本 11.7 或更新版本以便于加速计算性能。
- 下载并完成 Ollama 平台的设置过程,这是用于管理和运行 DeepSeek R1 所必需的基础架构组件之一。
#### 步骤指南
##### 安装 Ollama
访问官方网址获取最新版 Ollama 应用程序,并按照提示完成其在 Windows 上的安装流程[^1]。
##### 获取与加载 DeepSeek R1
一旦 Ollama 成功安装完毕,则可通过该平台直接下载所需的 DeepSeek R1 版本。这一步骤简化了传统方法中的复杂操作,使得即使是初次接触此类技术的新手也能顺利完成整个过程。
```bash
ollama install deepseek-r1
```
上述命令会自动处理所有必要的依赖关系以及配置工作,使用户能够专注于后续的应用开发而非底层细节管理。
##### 使用 Python 进行 API 调用
为了让开发者更容易集成此功能到现有项目当中,提供了简单易用的 RESTful API 接口供外部应用程序调用。下面给出了一段利用 `requests` 库发起请求的例子代码片段:
```python
import requests
url = "http://localhost:8080/v1/models/deepseek-r1:predict"
data = {"prompt": "你好"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())
```
这段脚本向本地主机上的指定端口发送 POST 请求,其中包含了待预测文本作为输入参数。返回的结果将以 JSON 格式呈现给客户端应用进一步解析处理。
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