教师对学生来说是一个引路人似的朋友,是心灵智慧的双重引路人。
在当前深度学习的 rapidly growing 时代,我们越来越需要强大的工具和技术来支持我们的工作。
今天,我将向大家介绍一种全新的解决方案——Ollama本部部署DeepSeek-R1。它不仅是一个简单的编程框架,更是在深度学习领域中革命性的突破。如果你也有相同的追求,那么这篇文章将会为你提供详细的教程指南。
为了运行Ollama本部,首先需要确保你的计算机拥有NVIDIA显卡,并安装对应的驱动程序和CUDA软件。这些工具是进行后续操作的基础。
打开 nvidia drivers 应用,选择一个适合你系统的操作系统的版本(如 NVIDIA drivers for Windows 10/11)。点击开始,完成安装过程并返回登录页面。
然后,访问 [NVIDIA website](https://www.nvidia.com/) 检查最新的 CUDA 验证文档。
接下来是安装 cUDNN 库。如果你的显卡支持 cUDNN,可以简单地从 [cudnn.org](https://www.cudnn.org/) 下载并安装。
1. 加载 NVIDIA 的 CUDA 依赖库:
`nvcc --version` 或 `nccl --version`
2. 将 cUDNN 软件包从 NVIDIA repository 下载
3. 在你的显卡驱动程序中加载 cUDNN 库
现在,我们进入Ollama的下载页面。
访问 [ollama.org](https://www.ollama.org/) 后,点击 Download Ollama 账户。
选择你想要安装的版本(如 8b),然后完成以下步骤:
1. 点击 Load Prebuilt Model,根据你的系统选择对应的模型类型。
2. 保存所有内容后,打开 Ollama 应用程序。
接下来,我们需要为 DeepSeek-R1 进行预训练,并将其部署到你安装的 Ollama 环境中。
访问 [deepseek-rr1.com](https://www.deepseek-rr1.com/) 的页面,选择对应的模型版本并保存到你所使用的存储空间中。
进入 ollama 环境,按照以下步骤操作:
1. 选择 Run Pretrained Models。
2. 输入模型文件路径,并在预训练模型选项中设置参数(如设备、优化器等)。
3. 完成预训练后,将 Ollama 处理好的模型添加到预训练模型列表。
4. 点击 Start Training 进行操作。
现在,你可以轻松地部署 DeepSeek-R1,并在泡泡聊天上进行高效的学习交流了。
接下来,让我们一起开启这场深度学习之旅吧!
# 关键词:泡泡聊天官方发布时间:2025-03-17
下载网址: https://baoku.360.cn/tools/downloadInstaller?cid=1001&name=BTSearch%E7%A7%8D%E5%AD%90%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%A5%9E%E5%99%A8&url=https%3A%2F%2Fdown10.zol.com.cn%2Ftongxin%2Fbtsearch2.5.zip&rand=1740363599&sign=8eac054a524abd8eef7178580e36315b
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