有关建设网站的论文南宁seo专员

测试机为6133CPU(40Cores)+256G D4+4*4090D 24G
一种方法是部署蒸馏版Distill模型。一种是部署Huggingface上unsloth的量化版模型

Ollama及模型安装

1.下载并安装ollama

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

如果下载不动可以试试挂梯子或者再试几次
挂代理代码：

export HTTP_PROXY="http://xxx:xxx"
export HTTPS_PROXY="http://xxx:xxx"

2. 安装Deepseek模型

这里根据自己的实际配置选择对应的模型

有多种可选择：https://ollama.com/library/deepseek-r1

我选择的是70B

ollama run deepseek-r1:70b

下载时间可能会较长

安装完成后可以使用同样的命令来启动本地对话

3.更改监听端口（如需外网访问）

vim /etc/systemd/system/ollama.service

改成这样：

即添加一个：Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0”

随后执行

sudo systemctl daemon-reload 
sudo systemctl restart ollama

如需外网访问，还需要检查防火墙是否放开11434端口。

4.API测试

本地访问127.0.0.1:11434

curl http://127.0.0.1:11434

会出现 ollama is running的提示

外网可通过IP:11434访问

量化版部署

还有一种是在671B上面量化的版本，理论上比前面的蒸馏版要好一点，但是很麻烦

1.下载

https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF

DeepSeek-R1-UD-IQ1_M：内存 + 显存 ≥ 200 GB
DeepSeek-R1-UD-IQ2_XXS：内存 + 显存 > 300GB
DeepSeek-R1-Q4_K_M：内存 + 显存 ≥ 500 GB

我这里选择了2.22bit

如果源网站下载慢的话，推荐用镜像站：
https://hf-mirror.com/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF
https://www.modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/files
或者使用hf的cli下载：

(base) user@user-SYS-7049GP-TRT:~/r1_gguf$ huggingface-cli download unsloth/DeepSeek-R1-GGUF DeepSeek-R1-UD-IQ2_XXS/DeepSeek-R1-UD-IQ2_XXS-00001-of-00004.gguf  --local-dir .

2.合并

这里需要将多个文件合并为一个大文件，需要llama.cpp文件，参考
https://hf-mirror.com/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF

apt-get updateapt-get install build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -ygit clone https://github.com/ggerganov/llama.cppcmake llama.cpp -B llama.cpp/build \-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ONcmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-splitcp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp

随后使用split工具来合并gguf文件：
注意：只传入第一个文件作为输入，输出文件为目标文件

./llama.cpp/build/bin/llama-gguf-split --merge \/data/DeepSeek-R1/DeepSeek-R1-UD-IQ2_XXS/DeepSeek-R1-UD-IQ2_XXS-00001-of-00004.gguf \merged_deepseek_r1_ud_iq2_xxs.gguf

这个过程会有点漫长，并且需要大存储空间，要不然会报空间不足，而且模型较大的话只能装在固态盘，否则读取性能不足
如果空间不足，可以更改model位置到其它盘：

vim /etc/systemd/system/ollama.service

Environment=“OLLAMA_MODELS=/data/ollama_models”

随后保存

sudo systemctl daemon-reload 
sudo systemctl restart ollama

3.安装

创建一个文件 DeepSeekQ2_Modelfile

vim DeepSeekQ2_Modelfile

写入内容： 注：路径根据自己刚刚合并后的文件修改，其它详情见 https://snowkylin.github.io/blogs/a-note-on-deepseek-r1.html
这里可能需要过多调试

FROM /home/user/r1_gguf/merged_deepseek_r1_ud_iq2_xxs.gguf
PARAMETER num_gpu 24  
PARAMETER num_ctx 2048  
PARAMETER temperature 0.6  
TEMPLATE "<｜User｜>{{ .Prompt }}<｜Assistant｜>"

安装：

ollama create deepseek-r1-ud-iq2-xxs -f DeepSeekQ2_Modelfile

后面测试的时候可能会报CUDA或内存错误，具体需要自己排查

OpenWebUI搭建

这相当于搭建一个前端页面

1.docker安装

首先需要安装docker，步骤如下，如果已有docker可跳过

sudo apt-get updatesudo apt-get install \apt-transport-https \ca-certificates \curl \gnupg-agent \software-properties-commoncurl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -sudo add-apt-repository \"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(lsb_release -cs) \stable"sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io sudo systemctl enable docker    sudo apt-get install docker-compose -y

2.运行openweb-ui

直接运行方式：

sudo docker run -d  --network=host -v open-webui:/app/backend/data -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

docker-compose方式

version: "3.8"services:open-webui3:image: ghcr.io/open-webui/open-webui:maincontainer_name: open-webui3ports:- "3000:8080"volumes:- open-webui:/app/backend/dataenvironment:- OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434extra_hosts:- "host.docker.internal:host-gateway"restart: alwaysvolumes:open-webui:

3.启动并配置

docker-compose方式通过 sudo docker-compose up -d 启动

如果是直接运行，则访问 服务器ip:8080，
如果是docker-compose，则访问 服务器ip:3000

随后进入界面，首次进入需设置管理员账号

4.设置外部链接

1.打开设置-管理员设置-外部连接


2.进行设置如下：
注意 openAI的API一般需要关闭，且防火墙需要放行3000或8080以及11434端口，否则会导致初始化时界面白屏

sudo ufw allow 11434
sudo ufw allow 3000

这里我是以docker-compose方式启动的，所以前面设置过，这里直接通过host.docker.internal访问即可。
如果前面是直接运行的，则用的是主机网络，IP设置为127.0.0.1，端口同样是11434
3.设置后点击 下载 按钮测试

4.随后返回首页，会看到刚才添加的模型：

结语

这是我第一次接触ollama及大语言模型的部署，如有错误的地方请指正

最终的使用感受是 o3-mini-high ≈ R1满血版 ≈ O1 > Gemini2.0 Thiking > O3Mini > 本地量化2.22bit > GPT4o > 本地R1-Distill-70B > 本地R1-Distill-32B