心电图 偷拍 白嫖deepseek腹地部署教程，转发+保藏送deepseek使用技术

发布日期：2025-03-18 04:17    点击次数：192

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💬

本教程所用到的软件包+deepseek使用技术资源包赢得形势：　

　

一、部署Ollama（多平台遴荐装置）

Ollama 守旧 Linux/macOS/Windows，需字据系统遴荐装置形势。　

1. Linux 系统部署

适用系统：Ubuntu/Debian/CentOS 等 　

圭臬：　

一键装置：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

权限竖立（幸免 sudo 运行）：

sudo usermod -aG ollama $USER  # 将现时用户加入ollama组newgrp ollama                  # 刷新用户组

启动处事：

systemctl start ollama         # 启动处事systemctl enable ollama        # 开机自启

考据装置：

ollama --version               # 输出书本号即生效

2. macOS 系统部署

圭臬：　

一键装置：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

启动处事：

ollama serve                   # 前台运行（调试用）

或通过 Launchd 后台处事：

brew services start ollama  # 通过Homebrew经管

　

3. Windows 系统部署

前置条目： 　

Windows 10/11 64位

已装置 WSL2（保举Ubuntu刊行版）

　

圭臬：　

下载装置包：Ollama Windows Installer

下载后进行双击装置

考据装置：

ollama list                    # 稽查已装置模子

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💬怎样竖立良友 Ollama 处事？

默许情况下，Ollama 处事仅在腹地运行，永诀外提供处事。要使 Ollama 处事大约对外提供处事，你需要斥地以下两个环境变量：　

要是 Ollama 行为 systemd 处事运行，应使用 systemctl 斥地环境变量：　

调用 systemctl edit ollama.service 裁剪 systemd 处事竖立。这将掀开一个裁剪器。

在 [Service] 部分下为每个环境变量添加一瞥 Environment：

[Service]Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

从头加载 systemd 并重启 Ollama：

systemctl daemon-reloadsystemctl restart ollama

二、拉取并运行DeepSeek模子

官方模子库参考：Ollama DeepSeek-R1 页面　

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1. 拉取模子

ollama pull deepseek-r1          # 官方保举模子称号

模子规格选项（按需遴荐）：

ollama pull deepseek-r1:7b     # 7B参数基础版ollama pull deepseek-r1:33b    # 33B参数进阶版（需更高显存）

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2. 运行模子

ollama run deepseek-r1

考据交互：　

>>> 你好，请用汉文回复你好！我是DeepSeek-R1，很欣慰为您提供匡助！

　

三、不同硬件场景竖立诠释

字据硬件资源遴荐运行样式：　

场景1：纯CPU运行

适用情况：无寂寞显卡或显存不及 　

竖立优化：　

已矣线程数（幸免资源虚耗）：

OLLAMA_NUM_THREADS=4 ollama run deepseek-r1  # 已矣4线程

使用量化模子（减少内存占用）：

ollama pull deepseek-r1:7b-q4_0             # 4-bit量化版

内存条目：

7B模子：至少8GB舒畅内存

33B模子：至少32GB舒畅内存

　

场景2：CPU+GPU搀杂运行

适用情况：有NVIDIA显卡（需CUDA守旧） 　

竖立圭臬：　

装置驱动：

装置 NVIDIA驱动 和 CUDA Toolkit 12.x

启用GPU加快：

ollama run deepseek-r1 --gpu              # 强制使用GPU

显存条目：

7B模子：至少6GB显存

33B模子：至少20GB显存

性能监控：

nvidia-smi               # 稽查GPU诓骗率

　

四、AI问招待用接入腹地大模子形势1：部署MaxKB并接入Ollama

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1. 通过Docker部署MaxKB

docker run -d \  --name=maxkb \  -p 8080:8080 \  -v ~/maxkb_data:/var/lib/postgresql/data \  1panel/maxkb:latest

看望 http://localhost:8080，默许账号密码 admin/MaxKB@123..

　

2. 竖立Ollama模子接入

参加MaxKB适度台：模子经管 > 添加模子

填写参数：

模子类型：Ollama

模子称号：DeepSeek-r1

Base URL：http://ollama主机ip:11434（Docker内看望宿主机）

模子称号：deepseek-r1（与Ollama拉取的模子名一致）

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3. 创建应用并测试问答功能

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形势2：腹地装置chatBox AI并接入腹地大模子1、下载装置包

看望 GitHub Releases 页面：ChatBox Releases!ChatBox Releases页面

遴荐 Windows 版块：

2、装置 ChatBox

运行装置圭臬：

双击下载的 .exe 文献，按提醒完成装置。

3、基础竖立3.1. 贯穿 腹地模子

确保 Ollama 处事已运行。

在 ChatBox 斥地中遴荐 **ollama api**，填写：

API Endpoint: http://localhost:11434

拳交国产

API Key: 留空

Model Name: deepseek-r1（与 Ollama 模子称号一致）

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3.2 不错自界说界面

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3.3 考据使用

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五、常用的故障排查顺序1. Ollama处事无法启动

日记稽查：

journalctl -u ollama -f   # Linux

端口破损：修改Ollama端口：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11435 ollama serve  # 指定新端口

　

2. 模子加载失败

从头运升沉：

ollama rm deepseek-r1 && ollama pull deepseek-r1

　

3. MaxKB贯穿超时

搜检齐集：

curl http://ollama-ip:11434  # 阐明Ollama API可达

跨域问题：在Ollama启动时添加：

OLLAMA_ORIGINS="*" ollama serve

　

　

六、性能优化提议场景保举竖立CPU样式使用GPU样式启用七、AI处事器性能监控

我使用zabbix+grafana对处事器作念了资源使用情况的监控，因为我的处事器莫得GPU，沿路使用CPU去跑，当我运行大模子的时辰，不错看到处事器资源站哟比拟高（现在我测试用的的Deepseek-r1:7b）　

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最近一年著作更新基本莫得什么收益，今天动手每篇著作后头会给全球挂几个小游戏，全球看完著作难忘玩两把再退出去，感谢！同期文中也有一些视频告白，全球也赞理点开望望，望望即可，无用深度参与。 本站仅提供存储处事，扫数试验均由用户发布，如发现存害或侵权试验，请点击举报。

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