在人工智能技术快速发展的今天,本地化部署大型语言模型已成为开发者与研究人员的重要需求。本文将详细介绍如何通 什么鬼？ 过Ollama框架实现DeepSeek R1模型的本地部署,涵盖从硬件选型到推理实战的全流程,并提供针对…

DeepSeek 模型版本选择

2.2 动态量化技术实践

采用GGUF格式进行实时量化:

import deepseek_apiimport pandas as pd

一般情况下的Token和字数换算比例

我狂喜。 一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下：

复制

秘钥需要登录：https:///sign_in

import deepseek_apiimport pandas as pd

Ollama 的魅力与 DeepSeek 的结合

Ollama 是一款功能强大的开源工具， 专为在本地运行、部署和管理大型语言模型而设计。它提供了简洁的命令行界面使用户能够轻松下载、 奥利给！ 运行并与各种预训练的语言模型进行交互。Ollama 支持多种模型架构，非常适合希望在本地环境中使用 LLMs 的开发者和研究人员。

配置环境变量

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

Chatbox AI 安装及配置

sudo chmod +x Chatbox - 1.9.8 - 

好吧... 成功在本地部署 DeepSeek AI助手后 您将能够在个人电脑上畅享其强大功能，无需担忧网络延迟和隐私泄露问题。

安装完成后 在终端中输入：

 import base64 with open  as f : ) 

如果终端显示类似llama3的模型名称，则说明安装成功。

 sudo apt updatesudo apt install zlib1g zlib1g - dev 

安装完成后 打开终端，然后输入：ollama list

代码语言：javascript

 data = _excel  

闹乌龙。 首次运行时系统会自动下载约5GB的模型文件，请耐心等待。这期间可以泡杯咖啡、撸撸猫或者思考人生！总之别着急!

Excel数据可视化利器：DeepSeek自动生成柱状图

\

 response = deepseek__chart  chart = response  

\

2.测试模型

配置 ChatBox

注意事项

进阶操作