手机做网站公司有哪些怎么在百度上设置自己的门店
一、为什么选择Ollama+DeepSeek组合？
1.1 DeepSeek模型的三大核心优势
- 中文语境霸主：在C-Eval榜单中，7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6
- 硬件友好：Int4量化后仅需5.2GB存储空间，GTX1060即可运行
- 多模态扩展：支持与Stable Diffusion联动生成图文报告
1.2 Ollama的颠覆性价值
相较于传统部署方式，Ollama带来三大突破：
- 开箱即用：一条命令完成模型拉取与服务启动
- 跨平台推理：原生支持
Windows/Linux/macOS ARM架构 - 生态集成：完美对接
LangChain、AutoGPT等AI框架5
二、Windows环境准备（避坑指南）
如果不想本地部署，推荐使用硅基流动官方提供的云化版满血deepseek，前往 硅基流动官网 登录注册。现在注册赠送14元额度，免费体验。
2.1 硬件最低配置
2.2 软件环境搭建
- 步骤1：安装Windows终端增强版
# 管理员模式运行
winget install Microsoft.WindowsTerminal
- 步骤2：配置WSL2（GPU加速必备）
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
wsl --set-default-version 2
- 步骤3：安装Ollama主程序
从官网 下载Windows版安装包，双击执行后验证：
ollama --version # 显示0.5.3即为成功
注意：上诉方法安装后直接在电脑C盘，如果对于C盘空间不足的同学可以按以下方式制定目录安装到其他盘。
首先将下载的ollama.exe程序放到指定目录（默认下载目录也可以），通过powerShell进入到安装文件所在目录。执行以下安装命令：
.\Ollama.exe /DIR=“你要安装的目录的绝对路径”
三、DeepSeek模型部署四步走
此处可以通过Ollama官网，点击Models查看要下载的模型命令信息。Ollama官网R1模型
3.1 模型拉取与量化选择
在下载模型前，需要注意，直接运行下方命令后，下载的模型默认还是存储在C盘的，可以通过以下方式先配置模型存储路径，再下载。
修改Windows环境变量，增加系统变量：OLLAMA_MODELS ，变量值是需要下载的路径。
下载安装模型包。
# 拉取官方7B模型（约4.9GB）ollama run deepseek-r1:7b
也可以选择其他模型，命令从Ollama官网查看。
3.2 启动模型服务
执行万上述命令后，安装已完成，如下所示
3.3 API接口测试
测试RESTful API
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "deepseek","prompt": "用Python实现快速排序","stream": false
}'
此处是通过api形式调用
3.4 客户端集成示例
Python调用示例
from ollama import Client
client = Client(host='http://localhost:11434')
response = client.chat(model='deepseek', messages=[{'role': 'user', 'content': '解释Transformer架构'}
])
print(response['message']['content'])
四、性能优化与生产级部署
4.1 GPU加速配置
修改%APPDATA%/ollama/config.json ：
{"runners": {"nvidia": {"enable": true,"runtime": "cuda"}}
}
验证CUDA状态：
ollama info | grep cuda # 显示"cuda_available": true
4.2 量化方案对比测试
4.3 企业级安全加固
- HTTPS加密：使用Nginx反向代理配置SSL证书
- 访问控制：在
config.json添加IP白名单 - 审计日志：启用
OLLAMA_LOG_LEVEL=debug记录完整操作 - 五、实战场景：私有知识库构建
5.1 LangChain集成方案
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chromaembeddings = OllamaEmbeddings(model="deepseek")
docsearch = Chroma.from_documents(docs, embeddings)retriever = docsearch.as_retriever( search_type="mmr", search_kwargs={'k': 3}
)
5.2 RAG问答系统搭建
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
template = """基于以下上下文：
{context}问题：{question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) chain = ({"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | model | StrOutputParser()
)
六、常见问题解决方案
6.1 模型加载失败排查
- CUDA内存不足：添加–num_gpu 30减少显存占用
- 中文乱码：设置环境变量set PYTHONUTF8=1
- 响应超时：在启动命令后追加–request_timeout 600
6.2 性能优化检查表
- 使用nvtop监控GPU利用率
- 通过ollama ps查看线程绑定状态
- 定期执行ollama prune清理缓存