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《2核2G阿里云神操作！Ubuntu+Ollama低成本部署Deepseek模型实战》

news 来源：原创 2025/6/29 6:53:08

简介：
“本文为AI开发者揭秘如何在阿里云2核2G轻量级ECS服务器上，通过Ubuntu系统与Ollama框架实现Deepseek模型的高效部署。无需昂贵硬件，手把手教程涵盖环境配置、资源优化及避坑指南，助力初学者用极低成本在云端跑通行业领先的大语言模型，解锁轻量化服务器运行AI任务的无限可能！”

一、环境准备清单

服务器

服务器：Ubuntu 24.04 64位

CPU&内存：2核(CPU) & 2 GiB

ESSD Entry云盘：40GB

SSH软件

MobaXterm_Personal_21.4

Deepseek版本

本教程选择：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

官方推荐配置

DeepSeek R1 模型参数和显存需求：

模型名称参数量显存需求推荐显卡型号（最低）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1.5B4-6 GBGTX 1660 Ti、RTX 2060
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7B12-16 GBRTX 3060、RTX 3080
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B8B16-20 GBRTX 3080 Ti、RTX 3090
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14B24-32 GBRTX 3090、RTX 4090
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32B48-64 GBA100、H100
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B70B80-128 GBA100、H100、MI250X

二、Shell工具连接云服务器

  1. 点击右上角的：Session
  2. 点击SSH
  3. 输入host和username点击OK
  4. 输入密码即可

三、安装Ollama

简介：

Ollama 是一款专注于本地化AI模型运行与管理的开源工具，其核心功能在于实现模型的轻量化部署与全生命周期维护，通过容器化封装与资源调度优化，显著降低开发者在本地环境构建私有AI服务的技术门槛。

github地址:https://github.com/ollama/ollama

Linux版安装
# Linxu安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

本地解压版

由于网速的原因，很难将Linux版本的ollama下载下载，所以本文提供了tgz文件，从而实现解压安装。

网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1mx_3R4NVjOSC9D8BaGdYHg?pwd=9eg7

  1. 步骤一：在服务器上建立一个空的文件夹，用来存放ollama文件
mkdir ollama

  1. 适用工具将压缩包上传到服务器上

工具：WinSCP-5.21.5-Setup

地址：https://pan.baidu.com/s/1mx_3R4NVjOSC9D8BaGdYHg?pwd=9eg7

打开软件后，输入服务器的ip、用户名、密码

上传完成

# 解压命令
# tar -zxvf 
sudo  -zxvf ollama-linux-amd64.tgz
# 将解压后ollama文件夹的bin目录中的ollama复制到 /usr/bin中
cp bin/ollama /usr/bin

# 测试是否安装成功，出现命令帮助表示为ollama安装成功
ollama

使用魔塔社区安装（建议使用）

官网安装教程：https://www.modelscope.cn/models/modelscope/ollama-linux

  1. 首先要安装支持大模型支持的环境：ModelScope Notebook

官网安装教程：https://modelscope.cn/notebook/share/ipynb/4a85790f/ollama-installation.ipynb

注意点：安装该平台需要服务器上有python和pip的环境

  1. 安装python和pip
sudo apt install python3
sudo apt install pip
  1. 安装ModelScope Notebook
# 本教程在使用此命令时，会发生错误
pip install modelscope -U

解决方案：

# 强制安装，无视风险pip install modelscope -U --break-system-package                                                                                                                              s.
# 以下为安装成功的截图

  1. 从ModelScope上下载Ollama安装包
modelscope download --model=modelscope/ollama-linux --local_dir ./ollama-linux --revision v0.6.2

  1. 安装ollama
cd ollama-linux && sudo chmod +x ./ollama-modelscope-install.sh && ./ollama-modelscope-install.sh
# 查看版本号
ollama --version

  1. 启动ollama
systemctl start ollama.service
# 查看服务活动状态
systemtcl status ollama.servicesystemctl is-active ollama.servie

启动Ollama（魔塔安装或直接安装可忽略此步骤）

# 检测是否启动   active 为启动；inactive为未启动systemctl is-active ollama.serviesystemctl status ollama.service
# 启动systemctl start ollama.service

# 启动命令：
systemctl start ollama.service
# 结果：发现并不存在ollama.service

创建ollama.service文件（魔塔安装或直接安装可忽略此步骤）

  1. 建一个新的服务文件 /etc/systemd/system/ollama.service

切换到/etc/systemd/system

创建ollama.service

cd /etc/systemd/system
vim ollama.service

  1. 文件内容格式

Description 是服务的简单描述。

After 指定了在哪个服务启动后启动此服务。

Type 定义了服务进程的启动类型，simple 表示启动主进程。

User 指定运行服务的用户，本文用的是root ，你也可以用其他账户。

WorkingDirectory 设置服务的工作目录，本文用的/root，你也可以切换成其他用户目录。

ExecStart 指定启动服务的命令。命令位置为：/usr/bin/ollama 中的serve

Restart 指定服务崩溃时的重启策略。

RestartSec 设置重启服务前等待的时间。

WantedBy 指定了服务所在的 target，multi-user.target 表示多用户系统。

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network.target[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/root
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
Restart=on-failure
RestartSec=30[Install]
WantedBy=multi-user.target
# 修改完后，切换到vim的命令格式输入:qw保存
# 步骤1: 按Esc
# 步骤2：:wq
  1. 重新加载服务单元文件

命令解释：

在修改了某个服务单元文件后，想要让更改生效，所以需要执行这个命令。需要明确的是，当用户修改的是/etc/systemd/system/下的服务文件时，应该使用daemon-reload。但如果修改的是systemd本身的配置文件比如system.conf，则需要用daemon-reexec，

sudo systemctl daemon-reload

再次启动ollama（此步骤为离线包安装步骤）

# 查看服务状态
systemctl status ollama.service
systemctl is-active ollama.service
# 启动
systemctl start ollama.service
# 设置服务开机自启动
systemctl enable ollama.service

当前的服务状态图：（已启动）

开机自启动

四、Deepseek内存需求对比表（推理模式）

模型规模数据类型理论参数内存实际显存估算（含激活值）推荐显存配置
1.5BFP163 GiB3.6-4.5 GiB6-8 GB
Int81.5 GiB1.95-2.4 GiB4 GB+
7BFP1614 GiB16.8-21 GiB24 GB
Int87 GiB8.4-10.5 GiB12 GB+
13BFP1626 GiB31.2-39 GiB40 GB+
Int813 GiB15.6-19.5 GiB24 GB+
33BFP1666 GiB79.2-99 GiB多卡并行
Int833 GiB39.6-49.5 GiB48 GB+
70BFP16140 GiB168-210 GiB多卡并行
Int870 GiB84-105 GiB多卡并行

五、内存不足解决方案-虚拟内存

因为我们的云服务器只有2G的内存，所以将虚拟内存作为解决方案

▶ 技术定义

虚拟内存（Swap）是通过将磁盘空间模拟为内存使用的技术，当物理内存不足时，系统会将非活跃内存页暂存至磁盘交换区。

▶ 核心运行机制
物理内存（2GB） ←→ 交换分区/文件（如12GB）│└─ 内核通过分页算法自动管理热数据
虚拟内存的优劣对比
优势劣势
内存扩展：突破物理内存限制性能损失：磁盘I/O速度比内存慢100-1000倍
防OOM：避免程序崩溃硬件损耗：SSD频繁写入降低寿命
成本低：无需硬件升级安全风险：交换文件可能泄漏敏感数据
弹性配置：按需调整大小响应延迟：交换抖动(Thrashing)导致卡顿
▶ 搭建模型使用虚拟内存优劣对比分析表
优势劣势
✅** 突破硬件限制**：总可用内存达14GB（2+12）❌** 性能断崖下降**：推理速度可能从3.2 tokens/s降至0.3-0.8 tokens/s
✅** 防OOM崩溃**：可支撑约512 tokens上下文❌** SSD寿命风险**：模型运行时可能产生15-30GB/日的写入量（SSD寿命约300TBW）
✅** 零硬件成本**：仅需磁盘空间❌** 响应不可靠**：P99延迟可能超过5秒
✅** 快速部署**：30分钟内完成配置❌** 功能阉割**：需关闭attention优化等特性
▶ 详细构建步骤（Ubuntu系统）
1. 创建12GB Swap文件
# 使用快速分配（需fallocate支持）
sudo fallocate -l 12G /swapfile
# 传统方式（若无fallocate）：
# sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1G count=12 status=progress# 设置权限
sudo chmod 600 /swapfile# 格式化为Swap
sudo mkswap /swapfile# 立即启用
sudo swapon /swapfile

2. 查询内存分配
free -h
swapon --show

3. 云服务器持久化配置
  • 永久生效：通过修改 /etc/fstab，系统每次启动时会自动挂载 /swapfile作为 Swap 空间。
  • 避免手动重复配：解决临时 Swap 配置（如 swapon /swapfile）在重启后失效的问题。
  • 安全性：追加写入（-a）确保不破坏原有配置，但仍建议提前备份 /etc/fstab
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

六、下载Deepseek模型

官网地址：https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b

# 下载模型并直接运行模型：
ollama run deepseek-r1:1.5b

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编程日记 2025/6/28 3:36:17

C++ 结构体与函数

一.结构体 1.概念&#xff1a; 结构体&#xff08;struct&#xff09;是一种用户自定义复合数据类型&#xff0c;其中可以包含不同类型的不同成员 2.结构体的应用场景&#xff1a; 我们在使用多个变量描述一个对象时&#xff0c;虽然也可以做到&#xff0c;但是难免显得杂乱…...

编程日记 2025/6/28 4:48:02

【Java全栈】Java + Vue 项目框架与运行流程详解

文章目录 ⭐前言⭐一、框架介绍&#x1f31f;1、后端框架&#xff08;Java Spring Boot&#xff09;&#x1f31f;2、前端框架&#xff08;Vue 3 Element Plus&#xff09; ⭐二、项目结构&#x1f31f;1、后端目录&#xff08;Spring Boot&#xff09;&#x1f31f;2、前端目…...

编程日记 2025/6/30 1:36:57

JAVA：利用 JSONPath 操作JSON数据的技术指南

1、简述 JSONPath 是一种强大的工具&#xff0c;用于查询和操作 JSON 数据。类似于 SQL 的语法&#xff0c;它为处理复杂的 JSON 数据结构提供了简单且高效的解决方案。✨ 代码样例&#xff1a;https://gitee.com/lhdxhl/springboot-example.git 本文将介绍 JSONPath 的基本…...

编程日记 2025/6/28 5:23:19

5.2.1 WPF 通过ItemControl自己做柱状图

1. 最终效果如下图&#xff1a; 1.1 准备数据 ViewModel public class PrimaryItemModel{public double Value { get; set; }public string XLabel { get; set; }}public class MainViewModel{public ObservableCollection<PrimaryItemModel> PrimaryList { get; set; }…...

编程日记 2025/6/27 13:41:22

3.31 代码随想录第三十一天打卡

1049.最后一块石头的重量II (1)题目描述: (2)解题思路: class Solution { public:int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) {vector<int> dp(15001, 0);int sum 0;for (int i 0; i < stones.size(); i) sum stones[i];int target sum / 2;for (in…...

编程日记 2025/6/29 18:22:54

基于网启PXE服务器的批量定制系统平台

一.项目背景 公司新购了一批服务器和台式机&#xff0c;需要为台式机和服务器安装系统&#xff0c;一部分需要安装国产OpenEuler&#xff0c;一部分要求安装CentOS 7.9&#xff0c;同时也要满足定制化需求&#xff0c;即按要求分区安装相应软件。 二.项目环境 安装win10/11 …...

编程日记 2025/6/28 4:08:40

Unity光线传播体积(LPV)技术实现详解

一、LPV技术概述 光线传播体积(Light Propagation Volumes)是一种实时全局光照技术&#xff0c;通过将场景中的间接光信息存储在3D网格中&#xff0c;实现动态物体的间接光照效果。 核心优势&#xff1a; 实时性能&#xff1a;相比传统光照贴图&#xff0c;支持动态场景 硬件…...

编程日记 2025/6/29 23:00:55

蓝桥杯备考---》贪心算法之矩阵消除游戏

我们第一次想到的贪心策略一定是找出和最大的行或者列来删除&#xff0c;每次都更新行和列 比如如图这种情况&#xff0c;这种情况就不如直接删除两行的多&#xff0c;所以本贪心策略有误 so我们可以枚举选的行的情况&#xff0c;然后再贪心的选择列和最大的列来做 #include …...

编程日记 2025/6/28 1:21:24

python+playwright 学习-93 结合pands 抓取网页表格数据

playwright 结合 pands 抓取网页表格数据 pandas 直接抓取网页表格数据 web 网页表格数据 """ 上海 202501 天气抓取 """ import pandas as pddf = pd.read_html(fhttp://www.tianqihoubao.com/lishi/shanghai/month/202501.html,encoding...

编程日记 2025/6/28 7:17:20

MVC编程

MVC基本概述 例子——显示本地文件系统结构 先分别拖入ListView,TableView,TreeView 然后在进行布局 在widget.cpp 结果 mock测试 1&#xff0c;先加入json测试对象 2.创建后端目录 3&#xff0c;在src添加新文件 在models文件夹里 在mybucket.h,添加测试用例的三个字段 4.在…...

编程日记 2025/6/30 1:59:17