【大模型】Ollama本地部署DeepSeek大模型：打造专属AI助手

【大模型】Ollama本地部署DeepSeek大模型：打造专属AI助手 Ollama本地部署DeepSeek大模型：打造专属AI助手一、Ollama简介二、硬件需求三、部署步骤1. 下载并安装Ollama（1）访问Ollama官网（2）安装Ollama 2. 配置Ollama（1）检查安装是否成功（2）配置模型存储路径（可选） 3. 下载并运行DeepSeek模型（1）下载DeepSeek模型（2）运行模型 4. 使用可视化工具（可选）（1）下载并安装AnythingLLM（2）配置AnythingLLM 5. 验证部署是否成功 四、常见问题及解决方法1. 显存不足2. 网络问题3. 配置文件问题 五、总结

Ollama本地部署DeepSeek大模型：打造专属AI助手

随着AI技术的飞速发展，大语言模型逐渐走进了我们的生活。DeepSeek作为一款备受关注的国产大模型，以其高性能和低资源消耗的特点脱颖而出。然而，由于访问量激增，DeepSeek的在线服务有时会出现响应缓慢甚至中断的情况。为了更好地利用DeepSeek，我们可以选择将其部署到本地，这样不仅可以提高响应速度，还能保护个人隐私。本文将详细介绍如何使用Ollama在本地部署DeepSeek大模型。

一、Ollama简介

Ollama是一个轻量级的本地AI模型运行框架，支持在Windows、Linux和MacOS上运行各种开源大语言模型。它提供了丰富的模型库，包括DeepSeek、Llama等1700+大语言模型。此外，Ollama还支持用户上传自己的模型，并允许通过编写配置文件来自定义模型的推理参数。

二、硬件需求

在开始部署之前，我们需要了解DeepSeek对硬件的要求。根据模型大小和显存需求，以下是推荐的硬件配置：

配置级别内存显卡基础级16GBRTX 4060（8GB显存）中高级32GBRTX 4090（24GB显存）高级64GBRTX 5090 D（32GB显存）

注意：如果显存不足，可以选择较小的模型版本，例如3B或7B版本，以避免显存溢出。

三、部署步骤 1. 下载并安装Ollama （1）访问Ollama官网

打开Ollama官网： ollama /，选择适合你操作系统的安装包进行下载。

（2）安装Ollama Windows用户：下载完成后，双击安装包并按照提示完成安装。Linux用户：使用以下命令安装：curl -fsSL ollama /install.sh | sh MacOS用户：使用以下命令安装：brew install ollama/tap/ollama 2. 配置Ollama （1）检查安装是否成功

打开命令行工具（Windows用户可以按Win+R键，输入cmd并回车），输入以下命令：

ollama --version

如果安装成功，会显示Ollama的版本信息。

（2）配置模型存储路径（可选）

如果需要更改模型存储路径，可以在命令行中运行以下命令：

ollama config set model_path /path/to/your/model

将/path/to/your/model替换为你希望的路径。

3. 下载并运行DeepSeek模型 （1）下载DeepSeek模型

在命令行中输入以下命令来下载DeepSeek模型：

ollama pull deepseek-r1:7b

这里选择的是7B版本的模型，适合大多数家用电脑。

（2）运行模型

下载完成后，运行以下命令启动模型：

ollama run deepseek-r1:7b

此时，DeepSeek模型已经开始运行，你可以在命令行中与其进行交互。

4. 使用可视化工具（可选）

为了更方便地使用DeepSeek，我们可以安装一个可视化工具，如AnythingLLM。

（1）下载并安装AnythingLLM

访问 anythingllm /，下载并安装适合你操作系统的版本。

（2）配置AnythingLLM

打开AnythingLLM，选择“LLM提供商”为Ollama，并设置模型为deepseek-r1:7b。新建工作区后，即可开始使用DeepSeek。

5. 验证部署是否成功

在命令行中输入以下命令，与DeepSeek模型进行交互：

ollama run deepseek-r1:7b

输入你的问题，例如：

你好，DeepSeek！

如果模型能够正常响应，说明部署成功。

四、常见问题及解决方法 1. 显存不足

如果显存不足，可以选择较小的模型版本，例如3B或7B版本。运行以下命令：

ollama pull deepseek-r1:3b 2. 网络问题

如果下载过程中出现网络中断，可以重新运行ollama pull命令，Ollama支持断点续传。

3. 配置文件问题

如果需要自定义模型参数，可以编辑ollama.json配置文件。例如：

{ "model": "deepseek-r1:7b", "temperature": 0.7, "max_tokens": 512 } 五、总结

通过以上步骤，我们可以在本地成功部署DeepSeek大模型，将其变成自己的私人AI助手。本地部署不仅提高了响应速度，还增强了隐私保护。希望这篇教程能帮助你更好地利用DeepSeek，提升工作和学习效率。

如果你在部署过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力为你解答。

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作者简介：我是知识靠谱，一个热爱技术的程序员，专注于AI和大语言模型的研究。如果你喜欢这篇文章，别忘了点赞和关注哦！