ollama离线安装deepseek
时间: 2025-03-06 13:42:21 浏览: 113
### 安装 DeepSeek 模型于 Ollama 的离线环境中
对于希望在无网络连接的情况下使用 DeepSeek 模型的用户来说,准备一个预先下载好的模型文件并将其转移至目标机器是一个可行方案。然而,官方文档并未直接提供针对完全离线环境的具体指导[^1]。
通常情况下,在联网状态下通过命令 `ollama run deepseek-r1-7b` 可以启动指定版本的DeepSeek模型[^2]。为了实现离线安装,则需提前在一个有互联网访问权限的设备上完成模型下载工作,并将所获得的数据包传输到目标离线计算机中。
#### 准备阶段
假设已经有一个可以访问外网的工作站用于获取必要的资源:
1. 使用具备网络连接能力的辅助PC登录Ollama官方网站找到所需的DeepSeek模型;
2. 根据需求选择合适的模型变体(如deepseek-r1:7b),并通过提供的链接或API接口下载对应版本的预训练权重和其他依赖项;
3. 将上述资料保存为压缩包形式以便后续搬运;
#### 部署过程
当所有必需组件都被安全转移到待配置的目标机之后:
- 解压先前打包好的文件夹至预定目录下;
- 修改OLLAMA_HOME环境变量指向新路径下的model库位置;
- 执行类似于如下所示的Python脚本以加载本地存储的模型实例:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/local/model/deepseek-r1-7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/local/model/deepseek-r1-7b")
def generate_response(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.cuda()
outputs = model.generate(inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
generate_response("你好世界")
```
请注意以上方法适用于那些基于Hugging Face Transformers构建的应用程序框架。而对于特定于Ollama平台的操作流程可能有所差异,建议参照产品手册中的说明进行适当调整[^3]。
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