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ollama安装包是美国的产品，由美国Meta公司开发，能够帮助用户用ollama本地部署deepseek，ollama作用很大，可以整合多种语言模型，部署到windows上，让用户可以用它来聊天、写代码等！支持离线模式下使用，也不用担心数据被上传到第三方。
Ollama官方版是功能强大的大型语言模型（LLM）的软件，兼容ONNX、PyTorch、TensorFlow等多种流行的模型格式，帮助用户解决遇到的各种问题！软件界面简洁，操作简单易用，拥有查看帮助信息、查看可用模型、拉取模型、删除模型、检查模型状态等功能。
1、双击安装包，点击下一步；
2、点击安装后出现安装进度，等待安装完成。
如搭配DeepSeek使用，DeepSeek模型版本有许多：比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b 671b，版本越高越强大，但是对电脑GPU要求也越高。根据你电脑的配置选择合适的版本，每一个版本都对应一个安装命令，把它复制下来。
DeepSeek-R1
ollama run deepseek-r1:671b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama run deepseek-r1:1.5b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
ollama run deepseek-r1:8b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ollama run deepseek-r1:14b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ollama run deepseek-r1:32b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
ollama run deepseek-r1:70b
然后在CMD命令框，输入上述命令。例如：ollama run deepseek-r1:1.5b，便可以自动在线部署安装。
部署成功后，我们可以使用命令窗口直接输入你想问的问题。
1、模型导入与定制：
从 GGUF 导入：支持从特定平台（如GGUF，假设这是一个模型托管平台）导入已有的大型语言模型。
从 PyTorch 或 Safetensors 导入：兼容这两种深度学习框架，允许用户将基于这些框架训练的模型集成到 Ollama 中。
自定义提示：允许用户为模型添加或修改提示（prompt engineering），以引导模型生成特定类型或风格的文本输出。
2、跨平台支持：
提供针对 macOS、Windows（预览版）、Linux 以及 Docker 的安装指南，确保用户能在多种操作系统环境下顺利部署和使用 Ollama。
3、命令行工具与环境变量：
命令行启动：通过命令 ollamaserve 或其别名 serve、start 可以启动 Ollama 服务。
环境变量配置：如 OLLAMA_HOST，用于指定服务绑定的主机地址和端口，默认值为 127.0.0.1:11434，用户可以根据需要进行修改。
4、简化部署：
Ollama 目标在于简化在 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。
5、轻量级与可扩展：
作为轻量级框架，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。
6、API支持：
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。
7、预构建模型库：
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。
硬件要求
内存：最低8GB内存，推荐16GB或更高
显卡：支持NVIDIA和AMD显卡，建议使用至少8GB显存的显卡，如NVIDIA的30、40系列或AMD的T4、V100、A10等系列
处理器：最低8核处理器，推荐16核或更高
存储：至少100GB的存储空间
软件依赖
Docker：某些功能可能需要Docker支持
Python：用于高级功能开发
多模态与代码生成
支持多模态模型（如LLaVA）分析图像，或通过CodeLlama生成代码片段9。
本地对话与开发测试
通过命令行直接运行模型（如ollamarunllama3），或使用Web客户端（如LobeChat、OpenWebUI）实现可视化交互。
企业知识库与RAG应用
结合检索增强生成（RAG）技术，本地部署模型可安全处理敏感数据。例如，使用OllamaRAGChatbot与本地PDF文件交互。
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