linux ollama离线部署deepseek

### Ollama DeepSeek 模型的离线部署指南 要在 Linux 环境下实现 Ollama 的离线部署，尤其是针对 DeepSeek 模型的部分，可以按照以下方法操作： #### 准备工作 为了完成离线环境下的安装和配置，首先需要准备一个能够访问互联网的工作站来下载所需的文件。这些文件随后会被传输到目标离线机器上。 1. **获取 Ollama 安装脚本** 使用联网设备运行命令 `curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh` 来保存安装脚本至本地磁盘[^1]。 2. **下载 DeepSeek 模型** 访问 Ollama 提供的模型列表页面（https://github.com/jmorganca/ollama#models），找到并记录 DeepSeek 模型的具体名称及其版本号。通过命令行工具如 `wget` 或者浏览器手动下载对应的模型文件。例如： ```bash wget https://example.com/path/to/deepseek-model.tar.gz ``` 3. **打包依赖项** 将上述获得的所有必要组件——包括但不限于安装脚本、二进制可执行程序以及预训练模型数据——压缩成单一存档包以便于后续转移。 #### 部署过程 在无网络连接的目标主机上展开前期准备工作所形成的资源集合，并依照下面指示继续推进设置流程。 1. **解压资料** 把之前创建好的档案复制过去之后立即解开它，确保目录结构清晰明了易于管理。 2. **模拟在线安装体验** 修改原先从网上拉取下来的 setup 脚本来适应当前状况下的路径参数调整需求。比如替换默认远程地址为本地相对位置链接等修改动作。 3. **验证功能正常运作** 执行测试案例确认整个系统能否顺利加载指定类型的 AI 模型实例并且返回预期的结果集。如果一切就绪，则表明成功完成了基于 Linux 平台上的 Ollama 关联 DeepSeek 解决方案的完全脱机布建作业。 ```python import subprocess def install_ollama_offline(script_path, model_tarball): try: result = subprocess.run(['sh', script_path], check=True) print(f"Installation completed with status code {result.returncode}") untar_command = ['tar', '-xzvf', model_tarball] subprocess.run(untar_command, check=True) print("Model extraction successful.") except Exception as e: print(f"An error occurred during installation or model extraction: {e}") install_ollama_offline('/path/to/local_install.sh', '/path/to/deepseek-model.tar.gz') ```