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简单3步部署本地国产大模型DeepSeek大模型
简单3步部署本地国产大模型DeepSeek大模型DeepSeek是最近非常火的开源大模型，国产大模型 DeepSeek 凭借其优异的性能和对硬件资源的友好性，受到了众多开发者的关注。 本文将介绍如何通过简单 3 步在本地部署 DeepSeek 大模型，让你能够轻松体验这一强大的 AI 工具。 GeForce RTX 4070Ti可以运行大模型deepseek-r1的哪个版本的大模型？ 它支持各种LLM，包括Llama 3、Mistral和Gemma。提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面,可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。 3.下载Docker软件点击下载链接：https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/4.安装Docker第三步、使用Docker部署Open
7K33编辑于 2025-02-06 - 来自专栏架构师成长之路
大模型llm：Ollama部署llama3学习入门llm
Llama3大型模型则达到400B，仍在训练中，目标是实现多模态、多语言的功能，预计效果将与GPT 4/GPT 4V相当。 二、Ollama安装 1、Ollama简介 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地机器上运行和部署大型语言模型。 Ollama 设计为一个框架，旨在简化在 Docker 容器中部署和管理大型语言模型的过程，使得这一过程变得简单快捷。 您将会看到 Ollama 的 Web 界面，通过它您可以开始构建、训练和部署深度学习模型。 这里冒号前面代表模型名称，冒号后面代表tag，可以从这里查看llama3的所有tag ollama pull llama3:70b 2、运行llama3模型 ollama run llama3 上述命令将自动拉取模型
7.5K00编辑于 2024-05-24 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】Meta Llama 3 大模型 ( Llama 3 大模型简介 | Ollama 软件下载安装 | Llama3 模型下载 | Llama 3 大模型 在线 离线 使用 )
首先 , 安装 Ollama 软件 , 到 https://ollama.com/ 下载安装 ; 然后 , 运行 ollama run llama3 命令 , 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一 、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 Llama3 大模型 ; 下载的模型放在了 C:\Users\用户名.ollama 目录中 , 在我的电脑上的路径是 C:\Users\octop.ollama ; 这个模型很大 , 有 4.7 G 安装完成后的效果 for help) 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 在命令行中 , 可以直接进行对话 , 下面是对话内容 : D:\Llama>ollama run llama3 for help) 2、Llama 3 大模型离线使用 Llama 3 大模型 联网时 , 可以访问云端服务 , 可以生成更加丰富的文本 ; Llama 3 大模型 在 断网后也可以使用 , 下面是断开网络后
2K12编辑于 2024-08-09 - 来自专栏机器学习与统计学
纯离线安装大模型推理引擎，部署量化大模型
大家好，我是 Ai 学习的老章 继续介绍大模型推理引擎+Llama.cpp，前文我写了# 内网部署 llama.cpp，运行量化大模型，详细介绍了 llama.cpp 这个推理引擎，内网离线 cmake 本文我们用个更省事儿的内网离线部署方式——Docker，然后用其部署量化大模型，其中踩坑若干，才有如此精炼、极简教程 1、联网环境拉取 llama.cpp 镜像并保存 选择镜像最好是官方，比如 llama.cpp server-cuda https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/docker.md 市面上有很多个人打包的镜像，大多都是阉割版 费老大劲搞进去，发现大模型无法加载 3、**在内网服务器（x86）加载镜像 # 加载镜像,加载过程需要一些时间，完成后，Docker 会输出加载的镜像信息。 5、启动大模型 docker run --rm --runtime nvidia -e TZAsia/Shanghai --gpus "device=2" -v /opt/data/ai/GGUF:/models
2.5K10编辑于 2025-10-11 - 来自专栏AllTests软件测试
本地部署AI大模型DeepSeek
DeepSeek的核心产品，是一系列强大的大语言模型。 官方网址： https://www.deepseek.com/ 本篇讲解如何快速的在本地部署AI大模型DeepSeek。 2、本地部署DeepSeek 1、首先要下载安装Ollama。 Ollama是一个开源的大型语言模型本地部署框架。 特点： 多平台支持，如Windows、macOS、Linux，还支持Docker，方便跨平台部署。 3、安装人工智能界面Open WebUI。 Open WebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管人工智能平台，设计为完全离线运行。 它支持多种大语言模型运行程序，如Ollama和兼容OpenAI的应用程序编程接口（API），还内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，使其成为一个强大的人工智能部署解决方案。
98311编辑于 2025-02-10 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型 前置条件 使用英伟达显卡下载cuda驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Ollama Ollama 的安装方式去安装 若你的显卡是在Linux上面 可以使用如下命令安装 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 当然Ollama不只是可以启动deepseek模型 ，也可以启动他的模型 https://ollama.com/search # 模型的安装命令 # 1.5B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 1.1G ollama run deepseek-r1 open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda 3.
2.9K20编辑于 2025-02-04 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型前置条件使用英伟达显卡下载cuda驱动https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsOllamaOllama 官方版: 的安装方式去安装若你的显卡是在Linux上面 可以使用如下命令安装curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh当然Ollama不只是可以启动deepseek模型 ，也可以启动他的模型https://ollama.com/search# 模型的安装命令# 1.5B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 1.1Gollama run deepseek-r1 v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda3.
3.6K12编辑于 2025-01-26 - 来自专栏数据挖掘
大模型高效下载部署方式
设置环境变量(Linux Ubtun)export GF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com3. 下载模型sh hfd.sh gpt2 --tool aria2c -x 44.下载数据集sh hfd.sh wikitext --dataset --tool aria2c -x 4 二、国内魔塔社区下载下面以 cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B 为例子SDK下载#模型下载from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download ('ZhipuAI/cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B')git下载git lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI /cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B.git
90310编辑于 2024-07-15 - 来自专栏.Net Core技术分享
Ollama本地部署大模型总结
今天计划对之前ollama系列做个回顾，从如何部署到API使用，整理到一篇内容中，提供给大家参考。 ollama run deepseek-r1:1.5b 下载完成后，ollama会为我们运行刚下载的大模型。下面是我运行成功的截图： 第三步：使用大模型 恭喜你已经在本地成功安装了第一个私有大模型。 我这里使用的是bge-m3，你可以通过下面的指令获取： ollama pull bge-m3 注意：嵌入模型保存后不允许修改 添加知识内容 为了进行演示，我们将本系列教程的前三篇放入知识库中： 然后创建一个新的对话 Token：字符块，是大模型的最小输出单位，同时也是大模型的计费单位。 在内容生成API中，我们仅传入了prompt，大模型仅对我们本地的prompt进行回答，而在生成对话API中，我们还可以传入messages参数，包含我们多轮对话内容，使大模型具备记忆功能。
5.7K11编辑于 2025-03-30 - 来自专栏进击的多媒体开发
Meta Llama3 大模型在 Mac 上的部署和运行
就在前不久，Meta 正式发布了最新版本的开源大模型 Llama3 ，是迄今为止能力最强的开源大模型。 Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。 并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。 了，按如下命令直接运行就行： ollama run llama3:8b 效果如图： 到了这一步就可以愉快和大模型进行亲密交流了。
6.2K20编辑于 2024-04-25 - 来自专栏陈冠男的游戏人生
使用ollama本地部署开源大模型
chatGPT 刚出来没多久的时候，openai 时不时的限制使用频率，当时我想要是能本地部署一个大模型，无限制的使用该多好哇。 后来有很多团队/公司陆陆续续在 github 开源了他们自己训练的大模型，但是部署使用的操作门槛比较高，曾经试图部署过一个，报了几个错也没时间折腾就放弃了 前几天我发现了一个叫 ollama 的项目，根据介绍 ，一条命令就能跑起来一个大模型，因此实际体验了一下，项目地址： https://github.com/ollama/ollama 先说一下使用体验，极其丝滑，完全没有报错，感觉就像是刚开始学 web 安全 ，此时就已经部署结束了 可以在：https://ollama.com/library 找到更多的模型 但是在命令行中直接交互里很多格式解析不出来，看起来怪怪的，可以使用 chatbot-ollama 这个项目部署一个 webUI，这样就可以在聊天框里面调用模型对话了，项目地址： https://github.com/ivanfioravanti/chatbot-ollama 这个项目部署起来也很简单，只要电脑上装有
3.3K20编辑于 2024-03-05 - 来自专栏微言码道
本地部署大模型的几种方式
比如Meta前两天开放的Lamma 3, Google的Gemma开源模型, 国内也有Qwen以及YI等. 无论私有的大模型, 还是开源的可私有化部署的大模型, 各有优缺点. 相对而言, 一些开源的可私有化部署的大模型, 可能更令人关注. 因为只要有足够的硬件资源, 你就能私有化部署这些大模型. 就算你是一个编程的门外汉, 都可以轻松的使用Ollama来部署一个本地大模型. 我在这里以最新的Llama 3来举例说明如何运行一个本地大模型. 只要你从Ollama的官网下载并安装了Ollama之后, 就可以极其方便的部署及运行一个大模型 # 拉取llama 3大模型 ollama pull llama3 # 运行 ollama run llama3 总结 开源大模型, 或者说本地化运行一个开源大模型, 现在已经越发的简单与低门槛了. 只要有足够的GPU硬件, 本地化部署与运行开源大模型非常简单及易于实现. 想部署一个本地大模型玩玩?
9K21编辑于 2024-04-23 - 来自专栏GiantPandaCV
大模型部署框架 FastLLM 简要解析
前言 本文主要是对FastLLM做了一个简要介绍，展示了一下FastLLM的部署效果。 0x3. 要在FastLLM中自定义一个模型，需要实现的核心部分就是这个模型文件了，从目前FastLLM提供的组件来看，基于Transformer架构的开源大模型支持的难度和工作量会比较小，而对于新的架构比如RWKV 比较期待FastLLM推出ONNX的支持，这样就可以更方便的和各种类型的大模型对接起来。 0x4. 总结 本文主要是对FastLLM做了一个简要介绍，展示了一下FastLLM的部署效果。
1.5K20编辑于 2023-08-22 - 来自专栏Python与算法之美
Ollama 本地CPU部署开源大模型
Ollama可以在本地CPU非常方便地部署许多开源的大模型。 如 Facebook的llama3, 谷歌的gemma, 微软的phi3，阿里的qwen2 等模型。 ollama run qwen2 #跑qwen2模型，如果本地没有，会先下载 ollama pull llama3 #下载llama3模型到本地 ollama list #查看本地有哪些模型可用 ollama rm #删除本地的某个模型 ollama help #获取帮助 ! 二， 命令行交互 可以在命令行中用 ollama run qwen2 运行一个模型，然后在命令行中和它对话。 下面的gif动画没有做任何加速。 这个回复速度还是非常的感人的~ 三，Python接口交互 在命令行运行 诸如 ollama run qwen2，实际上就会在后台起了一个qwen2的模型服务。
4.2K11编辑于 2024-06-26 - 来自专栏Java技术进阶
基于LMDeploy部署大模型和量化
背景 大模型具有庞大的参数量，内存开销大，7B模型仅权重就需要14+G内存，采用自回归生成token，需要缓存Attention 的k/v带来巨大的内存开销；动态shape，请求参数不固定，Token逐个生成 LMDeploy介绍 LMDeploy 是LLM在英伟达设备上部署的全流程解决方案。包括模型轻量化、推理和服务。 接下来，我们看一下lmdeploy提供的部署功能。 2.1 模型转换 使用 TurboMind 推理模型需要先将模型转化为 TurboMind 的格式，目前支持在线转换和离线转换两种形式。 我想直接在自己的 Python 项目中使用大模型功能。推荐使用 TurboMind推理 + Python（2.5）。 我想在自己的其他非 Python 项目中使用大模型功能。 3 模型量化 本部分内容主要介绍如何对模型进行量化。主要包括 KV Cache 量化和模型参数量化。总的来说，量化是一种以参数或计算中间结果精度下降换空间节省（以及同时带来的性能提升）的策略。
2.9K00编辑于 2024-03-01 - 来自专栏云原生知识宇宙
在 TKE 上部署 AI 大模型
概述本文介绍如何在 TKE 上部署 AI 大模型，以 DeepSeek-R1 为例，使用 Ollama、vLLM 或 SGLang 运行大模型并暴露 API，然后使用 OpenWebUI 提供交互界面。 是一个运行大模型的工具，可以看成是大模型领域的 Docker，可以下载所需的大模型并暴露 Ollama API，极大的简化了大模型的部署。 vLLM 的特点：推理性能更好，也更节约资源，适合部署到服务器供多人使用，还支持多机多卡分布式部署，上限更高，但能适配的 GPU 硬件比 Ollama 少，且需要根据不同 GPU 和大模型来调整 vllm 选型建议：如果有一定的技术能力且愿意折腾，能用 vLLM 或 SGLang 成功跑起来更推荐用 vLLM 和 SGLang 将大模型部署到 Kubernetes 中，否则就用 Ollama ，两种方式在本文中都有相应的部署示例 AI 大模型数据如何存储？
1.5K01编辑于 2025-02-20 - 来自专栏AI技术应用
AI大模型本地化部署
AI大模型本地化部署是将大规模人工智能模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）部署到本地服务器或设备上，以满足数据隐私、安全性和性能需求的过程。 确定是否需要微调或直接使用预训练模型。2.模型选择与优化选择适合任务的预训练模型（如DeepSeek、Llama3、GPT等）。通过量化、剪枝、蒸馏等技术压缩模型，降低计算资源需求。 3.数据隐私与安全难点：本地化部署需确保数据隐私和合规性。解决方案：采用私有化部署方案，避免数据外传。4.部署复杂性难点：从硬件调试到模型优化，流程复杂。 国产化适配：国产AI算力和模型（如DeepSeek）将加速普及。边缘计算：大模型将更多部署到边缘设备，满足实时性需求。 通过以上步骤和解决方案，AI大模型本地化部署可以更好地满足行业需求，推动AI技术的广泛应用。
5.5K10编辑于 2025-03-08 - 来自专栏素质云笔记
大模型时代的模型运维与部署：LLMops
这意味着 LLMOps 是一组工具和最佳实践，用于管理 LLM 支持的应用程序的生命周期，包括开发、部署和维护。 LLM（大型语言模型）是可以生成人类语言输出的深度学习模型（因此称为语言模型）。 专有模型提供商的示例是： OpenAI (GPT-3, GPT-4) AI21 Labs (Jurassic-2) Anthropic (Claude) 开源模型通常在作为社区中心的Hugging Face 测试和训练数据分布差异大：实际使用的数据分布总是不同于训练数据的分布。 难以用一个核心指标去衡量：指标不那么直接，可能无法捕捉模型的不同行为。语言模型需要对行为和定性输出测量有更多样化的理解。 2.5 部署 部署LLM（语言模型）API可能很简单，但是如果API调用背后有很多逻辑，则会变得更加复杂。 提高LLM输出质量的技术包括自我评价、采样多个输出和集成技术。 ---- 3 参考文献 LLMOps（Large Language Model Operations）简介 了解一下新领域 LLMOps: 大模型运维 LLM训练营课程笔记之 LLMOps: Deployment
7.9K21编辑于 2023-07-09 - 来自专栏AI智韵
【大模型部署实战】VLLM+OpenWebUI实现DeepSeek模型部署，文末有福利
摘要 vLLM（Very Large Language Model Serving）是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能、低延迟大语言模型（LLM）推理和服务框架。 该框架支持连续批处理、动态显存分配和多GPU并行推理，能够高效处理8k+长上下文请求，并兼容OpenAI API接口，开发者可快速部署Hugging Face模型。 通过集成FP8、AWQ等量化技术，vLLM在保证推理精度的同时大幅降低资源消耗，目前已成为企业级AI部署（如DeepSeek-R1 671B模型分布式集群）的首选方案。 多 LoRA 微调支持 同时部署基础模型的多个微调版本，提升资源利用率7,9。 VLLM部署 有两种部署方法，第一种使用vllm serve，我们使用1.5B的模型举例，执行命令： vllm serve deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
3.4K11编辑于 2025-03-17 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
《书生大模型实战营第3期》进阶岛 第3关： LMDeploy 量化部署进阶实践
而在实际应用中，我们有时会将大模型封装为API接口服务，供客户端访问。 2.2 LMDeploy Lite 随着模型变得越来越大，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。LMDeploy 提供了权重量化和 k/v cache两种策略。 2.2.3 W4A16 模型量化和部署 准确说，模型量化是一种优化技术，旨在减少机器学习模型的大小并提高其推理速度。 internlm2_5-7b-chat模型封装本地API并与大模型进行一次对话，作业截图需包括显存占用情况与大模型回复，参考4.1 API开发(优秀学员必做) 大概搞了五个小时。 使用Function call功能让大模型完成一次简单的"加"与"乘"函数调用，作业截图需包括大模型回复的工具调用情况，参考4.2 Function call(选做) 这个作为 Function call
1K10编辑于 2024-08-24
腾讯云开发者
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