文章目录
- 一、环境准备
- 二、安装Ollama
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- [2.1 访问Ollama官方网站](#2.1 访问Ollama官方网站)
- [2.2 下载适用于Windows的安装包](#2.2 下载适用于Windows的安装包)
- [2.3 安装Ollama安装包](#2.3 安装Ollama安装包)
- [2.4 指定Ollama安装目录](#2.4 指定Ollama安装目录)
- [2.5 指定Ollama的大模型的存储目录](#2.5 指定Ollama的大模型的存储目录)
- [三、选择DeepSeek R1模型](#三、选择DeepSeek R1模型)
- [四、下载并运行DeepSeek R1模型](#四、下载并运行DeepSeek R1模型)
- 五、常见问题解答
- 六、使用Chatbox进行交互
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- [6.1 下载Chatbox安装包](#6.1 下载Chatbox安装包)
- [6.2 安装并启动 Chatbox](#6.2 安装并启动 Chatbox)
- [6.3 配置Chatbox](#6.3 配置Chatbox)
- 七、总结
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- [7.1 Ollama介绍](#7.1 Ollama介绍)
- [7.2 Chatbox介绍](#7.2 Chatbox介绍)
一、环境准备
电脑配置越高可以运行版本更高的DeepSeek R1模型。
DeepSeek R1模型版本越高，参数越多，模型越大，效果越好。
我的电脑配置如下
- CPU：R7 5800
- 显卡：RTX3060 12G独显
- 内存：32G
- 网络：需要稳定的互联网连接以下载模型文件。
二、安装Ollama
2.1 访问Ollama官方网站
2.2 下载适用于Windows的安装包
- 单击右上角"Download"按钮
2.3 安装Ollama安装包
- 双击安装包，按照安装向导的提示完成安装。
- 安装完成后，可以在开始菜单中找到Ollama。
- 不过这种方式只能安装在C盘（C:\Users\weijian\AppData\Local\Programs\Ollama）
- 这个安装包还不够完善，没有选择安装路径的选项。
2.4 指定Ollama安装目录
- 通过
0llamaSetup.exe /dir="D:\Program Files\0llama"命令可以指定Ollama安装目录
bash
C:\Users\weijian>d:
D:\>cd "Program Files"
D:\Program Files>0llamaSetup.exe /dir="D:\Program Files\0llama"
2.5 指定Ollama的大模型的存储目录
- 打开 "开始" 菜单，搜索 "环境变量"，点击 "编辑系统环境变量"。
- 在 "系统属性" 窗口中，点击 "环境变量" 按钮。
- 在 "用户变量" 下，点击 "新建"，输入变量名 "ollama_models"，变量值为你想要存储模型的目录路径，如 "D:\ollama_models"，点击 "确定" 保存更改。
- 若 Ollama 已经在运行，需先关闭托盘应用程序，然后从开始菜单重新启动，或在保存环境变量后启动新的终端。
三、选择DeepSeek R1模型
- DeepSeek-R1有多种版本，适配不同的硬件配置（如下图）。
- 主要取决于GPU的显存大小。
- 注意：是GPU的显存，不是电脑的内存。
- 简单列举了几个高性能显卡的参数。
| 显卡 型号 | 性能评级 | 显存容量 | 显存类型 |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 | S | 24GB | GDDR6X |
| RX 7900 XTX | S | 24GB | GDDR6 |
| RTX 4080 SUPER | A+ | 16GB | GDDR6X |
| RX 7900 XT | A+ | 20GB | GDDR6 |
| RTX 4070 Ti SUPER | A | 12GB | GDDR6X |
| RX 7900 GRE | A | 16GB | GDDR6 |
| RTX 3090 Ti | A | 24GB | GDDR6X |
| RX 6950 XT | A | 16GB | GDDR6 |
| RTX 4070 Ti | A | 12GB | GDDR6X |
| RX 7800 XT | A- | 16GB | GDDR6 |
四、下载并运行DeepSeek R1模型
- 打开 Windows PowerShell（管理员）或终端管理员。
- 输入以下命令下载模型（以 8B 版本为例）：
bash
ollama run deepseek-r1:8b
- 下载完成后，模型会自动运行，您可以在终端与模型进行交互，输入问题或任务，模型将提供相应的响应。
- 如果需要重新进入模型交互界面，可以在 PowerShell 中输入以下命令：
bash
ollama run deepseek-r1:8b
五、常见问题解答
- 模型加载时间过长：可能是由于硬件性能或网络速度限制。请确保系统满足模型的硬件要求，并检查网络连接。
- 内存不足错误：考虑使用较小的模型版本或升级硬件配置。
- 模型响应不准确：确保按照推荐的配置使用模型，例如将温度设置在 0.5-0.7 之间，并避免添加系统提示符。
- 启动Ollama报错：
Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.netstat -aon | findstr 11434：查找占用端口的进程。tasklist | findstr "6892"：查看该进程的详细信息。taskkill /PID 6872 /F：杀死该进程。
六、使用Chatbox进行交互
6.1 下载Chatbox安装包
- 访问Chatbox官方网站（https://chatboxai.app/zh），下载适用于 Windows 的版本。
6.2 安装并启动 Chatbox
6.3 配置Chatbox
- API类型：选择 "OLLAMA API"。
- 接口地址：填写 http://localhost:11434。
- 模型名称：填写 deepseek-r1:8b，确保与之前下载的模型版本一致。
- 最后就可以在本地使用DeepSeek R1模型啦
七、总结
主要使用两个开源软件，才将DeepSeek R1大模型运行起来。
7.1 Ollama介绍
Ollama 是一个开源的框架，主要用于在本地机器上便捷地部署和运行大型语言模型（LLM）。以下是关于 Ollama 的详细介绍：
- 简化部署：Ollama的设计目标是简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。
- 轻量级与可扩展：作为一个轻量级框架，Ollama保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。
- API 支持：Ollama提供了一个简洁的API，使得开发者能够轻松创建、运行和管理大型语言模型实例，降低了与模型交互的技术门槛。
- 预构建模型库：Ollama包含一系列预先训练好的大型语言模型，用户可以直接选用这些模型应用于自己的应用程序，无需从头训练或自行寻找模型源。
- 模型导入与定制：Ollama支持从特定平台（如GGUF）或其他深度学习框架（如PyTorch或Safetensors）导入已有的大型语言模型，并允许用户为模型添加或修改提示（prompt engineering）
7.2 Chatbox介绍
Chatbox 是一款开源的聊天界面工具，专为与本地运行的大型语言模型（如 Ollama、Llama、Vicuna 等）进行交互而设计。
它提供了一个简单易用的图形用户界面（GUI），使用户能够更方便地与本地部署的语言模型进行对话，而无需编写复杂的代码或使用命令行工具。
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