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如何自己做网站界面淘宝关键词优化

wzjs 2025/8/29 7:56:45

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总体介绍

本人开始参加AI应用开发训练营，现在先把之前有关本地部署deepseek的过程review 一下。本人在自己一台surface上实现了两种本地部署方案

Ollama+AnythingLLM
Ollama+Page Assist 插件（Add on)
但不管怎样，都得先安装Ollama 和本地部署Deepseek大模型。

Ollama本地安装

一、硬件要求

显存：≥8GB（推荐NVIDIA显卡）
内存：≥16GB（8B模型）
磁盘空间：≥20GB
操作系统：Windows/macOS/Linux（Windows需管理员权限）
本人使用的是一台Surface 平板，配置如下，所以整个本地安装只是过把手瘾，别把deepseek的回答当真。

二、安装Ollama

Windows系统

访问Ollama官网下载安装包
选择相应操作系统的选项下载

双击安装（默认C盘，也可通过命令自定义路径）：

cd D:\devworkspace\ai_tools
ollamasetup.exe /dir="D:\devworkspace\ai_tools\ollama"

验证安装：

Microsoft Windows [版本 10.0.26100.3476](c) Microsoft Corporation。保留所有权利。C:\Users\Administrator>ollama -vollama version is 0.5.7C:\Users\Administrator>

也可以通过访问本地网址验证Ollama是否在运行
在这里插入图片描述

Linux/macOS

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

三、配置优化

修改模型存储路径（可选）：
- 新建环境变量OLLAMA_MODELS，值为D:\path\to\models

启用GPU加速（NVIDIA显卡）：

setx OLLAMA_GPU_LAYER "cuda"
setx CUDA_VISIBLE_DEVICES "GPU-UUID"  # 通过nvidia-smi -l查询

四、部署DeepSeek模型

下载模型（以1.5b版本为例）：
访问ollama.com首页，在下图中选择deepseek-R1

拷贝圈出部分的代码，进入command模式，粘贴命令，实际上就是执行以下命令
```
ollama pull deepseek-r1:1.5b
```
这时，就慢慢等待着pull下这1.1G的包吧
千万注意，选择合适的模型，破电脑不要装大模型，选择1.5b 对于我的电脑来说已经很累了。1.5b的话，您的显卡最好超过它1.1G，依次类推。

自定义配置（可选）：
创建Modelfile文件：

FROM deepseek-ai/deepseek-R1:latest
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 4096

然后执行：

ollama create deepseek-r1 -f .\Modelfile

五、使用模型

命令行交互

C:\Users\Administrator>ollama run deepseek-r1:1.5b
>>> Send a message (/? for help)

这是你就可以问deepseek问题了。

C:\Users\Administrator>ollama run deepseek-r1:1.5b
>>> 请问李白是谁？
<think></think>李白（1前70年—623年），字全 quests，号青玉案，是我国唐代大文豪。他是唐代的政治家、历史学家、文学家和无为而治的典范
。他在诗歌、散文等艺术形式中留下了伟大的名作《游园图》、《春水appeal》、《 Reading on the Road ）等，这些作品展现了
李白独特的浪漫主义风格。在政治领域，李白与杜甫、张籍等人平 forth，推行了一种“无为而治”的政治理念，试图通过节俭和节制来治理国家。他的行为深
受后人喜爱，被认为是唐代的文学革新家之一。李白的思想也对后世产生了深远影响，他主张“安天下之 Stability”，提倡以身作则，为人树立典范。他的作品和思想至今仍被广
泛传颂，是中国文学史上的一大瑰宝。>>> Send a message (/? for help)

这个回答，你信吗？

可视化界面（我未验证）

安装Docker

启动Open WebUI：

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main