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前言
- 近年来，大语言模型（LLM）的应用逐渐成为技术热点，而 DeepSeek 作为国产开源模型，凭借其高效的推理能力吸引了大量开发者。本文将详细讲解如何在 Windows 上，通过 Ollama 框架快速部署 deepseek-r1:1.5b 模型，实现本地化模型服务。
Ollama
- Ollama 是一个开源工具，支持在本地一键运行、管理和优化大语言模型。
- 官方地址：https://ollama.com
核心特性
- 跨平台支持：Windows、macOS、Linux 全兼容。
- 模型仓库：内置 Llama 2、Mistral、DeepSeek 等热门模型。
- GPU 加速：自动调用 NVIDIA CUDA 提升推理速度。
- REST API：提供标准化接口，便于集成到其他应用。
实战步骤
安装 Ollama
- 打开 https://ollama.com/download 选中 Windows 版本进行下载安装：
验证安装结果
- 使用命令
ollama --version检测Ollama是否安装成功。
部署 DeepSeek 模型
拉取模型
Ollama DeepSeek模型库提供多个Distilled models，基于配置考虑选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。
txt
ollama pull deepseek-r1:1.5b
启动模型
txt
ollama run deepseek-r1:1.5b
Tips：
直接执行 ollama run deepseek-r1:1.5b 会执行两条命令：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:1.5b交互体验
Ollama运行支持命令行和API接口两种方式，参考文档：https://github.com/ollama/ollama
命令行对话
调用 REST API
txt
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "deepseek-r1:1.5b",
"prompt": "如何学习Python？",
"stream": false
}'
总结
- 本文详细讲解如何在 Windows 上，通过 Ollama 框架快速部署 deepseek-r1:1.5b 模型，实现本地化模型服务。但由于选择的模型较小以及没有GPU支持，表现效果和响应速度都有一定影响。
个人简介
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🚀 我对技术的热情是我不断学习和分享的动力。我的博客是一个关于Java生态系统、后端开发和最新技术趋势的地方。
🧠 作为一个 Java 后端技术爱好者，我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度，还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。
💡 在我的博客上，你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。我也将分享一些编程技巧和解决问题的方法，以帮助你更好地掌握Java编程。
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