Window系统通过Docker本地安装ollama和deepseek
在 Windows 系统上安装 Ollama 和 DeepSeek 的步骤如下：
安装 Ollama
-
安装 WSL（Windows Subsystem for Linux）：
- 如果还没有安装 过WSL的（安装过的你直接跳过就行了），可以按照以下步骤进行安装：
- 在 Windows 搜索中输入“PowerShell”，右键点击并选择“以管理员身份运行”。
- 输入以下命令来启用 WSL：
wsl --install - 重启计算机。
- 如果还没有安装 过WSL的（安装过的你直接跳过就行了），可以按照以下步骤进行安装：
-
安装 Docker Desktop：
- 下载并安装 Docker Desktop for Windows。
- 安装完成后，确保 Docker 正在运行，并且您已经启用了 WSL 集成。
-
安装 Ollama：
- 打开 WSL 终端（例如 Ubuntu），然后运行以下命令：
curl -sSfL https://ollama.com/download | sh
- 打开 WSL 终端（例如 Ubuntu），然后运行以下命令：
-
验证安装：
- 输入以下命令来验证是否安装成功：
ollama --version
- 输入以下命令来验证是否安装成功：
-
下载模型：
- 使用 Ollama 下载所需的模型，例如：
ollama pull <model-name> - 替换
<model-name>为您要下载的具体模型名称。
- 使用 Ollama 下载所需的模型，例如：
安装 DeepSeek
-
安装 Python：
- 确保您已经安装了 Python。可以从 Python 官网 下载并安装最新版本。
- 在安装过程中，请确保勾选“Add Python to PATH”选项。
-
安装依赖：
- 打开命令提示符（CMD）或 PowerShell，安装所需的库：
pip install torch transformers
- 打开命令提示符（CMD）或 PowerShell，安装所需的库：
-
下载 DeepSeek 模型：
- 根据 DeepSeek 的文档，下载特定的模型。通常，您可以使用 Hugging Face 的模型库或其他来源来获取模型文件。
-
运行模型：
- 创建一个 Python 脚本，例如
run_deepseek.py，并添加以下内容：from transformers import AutoModel, AutoTokenizer# 替换为 DeepSeek 的模型名称 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/model-name") model = AutoModel.from_pretrained("deepseek/model-name")# 示例输入 inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs)print(outputs)
- 创建一个 Python 脚本，例如
-
运行脚本：
- 在命令提示符中，导航到脚本所在的目录并运行：
python run_deepseek.py
- 在命令提示符中，导航到脚本所在的目录并运行：
注意事项
- 模型名称：确保您使用的模型名称是正确的，可以在 Hugging Face 模型库或 DeepSeek 的官方文档中找到可用的模型。
- 资源需求：确保您的计算机有足够的资源（如内存和显存）来运行模型，尤其是较大的模型。
- 文档：始终参考 Ollama 和 DeepSeek 的官方文档，以获取最新的安装和使用说明。
如果在安装或使用过程中遇到任何问题，请随时询问，欢迎互相交流学习！fullkyle
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