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Ollama
Ollama 是一个开源工具，专注于简化大型语言模型（LLMs）的本地部署和管理。它允许用户在本地计算机上运行各种 AI 大模型（如 Llama、DeepSeek、Mistral 等），而无需依赖云服务。
Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Linux 和 Windows。安装方式因系统而异，例如在 macOS 上可以通过 Homebrew 安装。基于Ollama，用户可以通过命令行工具或 Web 界面调用模型。能够实现本地部署、模型管理、API支持等功能。
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本地部署：支持在本地计算机上运行大型语言模型，确保数据隐私和低延迟。
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模型管理：轻松下载、更新和删除模型。
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跨平台支持：兼容 macOS、Linux 和 Windows。
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API 支持：提供 RESTful API，方便与其他应用程序集成。
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社区驱动：开源项目，拥有活跃的社区支持。
安装Ollama
访问Ollama官网的下载页面
Download Ollama on Windows
https://ollama.com/download
选择适配操作系统的客户端，单击下载
如下载速度偏慢可考虑科学上网
下载完成后，双击打开OllamaSetup
点击Install安装
Ollama默认安装在C盘，需要2G以上存储空间
安装完成后，通过命令行检查Ollama的安装情况
也可通过Win+R，在运行框中键入cmd进入命令行
在命令行中键入ollama，显示以下信息即为安装成功
ollama
安装完成后，Ollama 会在后台自动运行，默认端口是 11434
DeepSeek-r1模型
访问Ollama官网的模型页面
Ollamahttps://ollama.com/search
选择所需模型，这里选用DeepSeek-r1
在DeepSeek-r1的详细页面包含各种量级的模型以及对应的模型下载命令：
这里作为演示，选用最小的1.5b-DeepSeek-r1
下载命令为
ollama run deepseek-r1:1.5b安装DeepSeek-r1模型
复制对应模型的下载命令
ollama run deepseek-r1:1.5b进入命令行
也可通过Win+R，在运行框中键入cmd进入命令行
键入对应模型的下载命令
下载完成后即可直接使用模型进行交互
至此便已经完成DeepSeek-r1的本地部署。如需GUI界面，可通过Docker部署适配的WebUI。【清晰教程】通过Docker为本地DeepSeek-r1部署WebUI界面-CSDN博客