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随着人工智能技术的飞速发展#xff0c;各类大语言模型层出不穷。DeepSeek - R1 凭借其出色的语言理解和生成能力#xff0c;受到了广泛关注。而 Ollama 作为一款便捷的模型管理和部署工具#xff0c;能够帮助我们轻松地在本地环境中部署和使用模型。本文将详细介绍如…引言
随着人工智能技术的飞速发展各类大语言模型层出不穷。DeepSeek - R1 凭借其出色的语言理解和生成能力受到了广泛关注。而 Ollama 作为一款便捷的模型管理和部署工具能够帮助我们轻松地在本地环境中部署和使用模型。本文将详细介绍如何在 Windows 系统下使用 Ollama 离线部署 DeepSeek - R1 模型并展示在 Windows CMD 窗口与 Google 浏览器插件 Page Assist 的交互案例。 一、离线部署的优势
离线部署模型如 DeepSeek - R1具有多方面的好处下面从数据安全、成本控制、响应速度、网络依赖、个性化定制和合规性等多个维度进行分析
1.1 数据安全与隐私保护 防止数据泄露
金融机构银行在处理客户的敏感财务信息时如账户余额、交易记录等如果采用在线模型服务这些数据需要上传到外部服务器进行分析存在被黑客攻击导致数据泄露的风险。而通过离线部署模型银行可以将客户数据和模型都保留在自己的安全服务器中确保数据不会离开内部网络有效防止数据在传输和存储过程中被窃取。医疗行业医院在进行患者病历分析、疾病诊断等工作时患者的个人健康信息属于高度敏感数据。离线部署模型可以避免患者数据上传到外部保护患者的隐私。例如某医院使用离线部署的医疗影像诊断模型医生在本地设备上直接对患者的X光、CT等影像进行分析无需将影像数据上传到云端从而降低了数据泄露的可能性。
符合隐私法规
欧盟企业欧盟的《通用数据保护条例》GDPR对企业处理用户数据的方式有严格规定。一家位于欧盟的电商企业为了遵守 GDPR 法规选择离线部署客户数据分析模型。这样企业可以完全掌控客户数据的存储和处理过程确保数据的使用符合法规要求避免因数据隐私问题面临巨额罚款。
1.2 成本效益
降低使用成本
小型企业一家小型电商公司每天需要对大量的商品评论进行情感分析以了解客户的满意度。如果使用在线的情感分析模型服务按照每次分析的调用量付费随着业务的增长费用会不断增加。而该公司选择离线部署开源的情感分析模型一次性投入硬件和软件成本后后续使用无需支付额外的调用费用大大降低了长期的使用成本。科研机构某科研机构需要对大规模的实验数据进行分析使用在线数据分析模型的费用高昂。通过离线部署适合的分析模型科研机构可以利用自己的服务器资源进行数据处理避免了高额的在线服务费用将节省下来的资金用于更有价值的科研项目。
减少网络带宽成本
工厂车间一家大型制造企业的工厂车间内安装了大量的传感器用于实时监测设备的运行状态。如果将这些传感器产生的海量数据上传到云端进行分析会消耗大量的网络带宽产生高额的网络费用。通过离线部署数据分析模型在本地服务器上对数据进行实时处理和分析不仅减少了网络带宽的使用还降低了网络费用。
1.3 性能与响应速度
实时响应
高频交易在金融市场的高频交易场景中交易员需要根据实时的市场数据快速做出交易决策。离线部署的交易模型可以在本地服务器上实时处理市场数据无需将数据上传到云端等待分析结果能够在瞬间给出交易建议确保交易员能够抓住最佳的交易时机。自动驾驶汽车自动驾驶汽车需要实时处理各种传感器收集到的数据如摄像头图像、雷达数据等以做出及时的驾驶决策。离线部署的自动驾驶模型可以在汽车的本地计算单元上快速分析数据实现实时响应确保行车安全。
稳定的性能
游戏开发一家游戏开发公司在进行游戏测试时需要使用人工智能模型对游戏中的角色行为、场景交互等进行实时评估。如果使用在线模型服务网络延迟可能会导致评估结果不准确影响游戏的开发进度。通过离线部署模型开发团队可以在本地稳定地运行模型不受网络因素的干扰确保游戏测试的顺利进行。
1.4 网络依赖与可用性
无网络环境使用
野外勘探地质勘探队在偏远的山区进行地质数据采集和分析时往往处于无网络覆盖的环境。通过离线部署地质数据分析模型勘探队员可以在本地设备上对采集到的岩石样本、地质结构数据等进行实时分析无需等待回到有网络的地区再进行处理大大提高了工作效率。航空飞行飞机在飞行过程中需要实时监测各种飞行参数如发动机状态、飞行姿态等。离线部署的飞行监测模型可以在飞机的机载计算机上独立运行不受空中网络信号的影响确保飞行安全。
避免服务中断风险
电商促销活动在电商的大型促销活动期间如“双11”、“黑色星期五”等在线服务可能会因为流量过大而出现服务中断的情况。一家电商企业通过离线部署商品推荐模型在本地服务器上为用户提供商品推荐服务即使遇到网络故障或外部服务提供商出现问题也能保证推荐服务的正常运行避免因服务中断而导致的客户流失和销售损失。
1.5 个性化定制与优化
定制模型参数
广告营销一家广告公司根据不同客户的需求为其定制个性化的广告投放模型。通过离线部署模型广告公司可以根据客户的目标受众、广告预算、营销目标等因素调整模型的参数如广告投放的时间、渠道、内容等以实现最佳的广告效果。教育领域一所学校为了提高学生的学习效果离线部署了个性化学习辅导模型。学校可以根据学生的学习进度、学习能力、兴趣爱好等因素对模型的参数进行定制为每个学生提供个性化的学习建议和辅导内容。
持续优化模型
在线教育平台某在线教育平台通过收集用户的学习数据如学习时间、答题正确率等对离线部署的课程推荐模型进行持续优化。平台可以根据用户的反馈和新的数据不断调整模型的算法和参数提高课程推荐的准确性和个性化程度为用户提供更好的学习体验。
1.6 合规性与自主性
满足特定合规要求
政府机构政府部门在处理涉及国家安全、公民隐私等敏感信息时需要严格遵守相关的法规和政策。某政府机构离线部署了信息处理模型确保数据的存储和处理过程符合国家安全法规和保密要求保障国家信息安全。
增强企业自主性
科技企业一家科技公司自主研发了一款人工智能模型并离线部署在自己的服务器上。公司可以根据市场需求和技术发展自主决定模型的升级和更新无需依赖外部服务提供商增强了企业在市场竞争中的自主性和竞争力。
二、准备工作
2.1 硬件要求
为了确保模型能够顺利运行建议你的计算机具备以下硬件条件
CPU多核处理器如 Intel Core i7 及以上系列以提供足够的计算能力。内存至少 16GB 内存模型加载和运行过程中会占用大量内存资源。存储预留至少 20GB 的磁盘空间用于存储模型文件。
2.2 软件要求
操作系统Windows 10 或 Windows 11。Python建议安装 Python 3.8 及以上版本并配置好环境变量。Ollama从 Ollama 官方网站 下载适用于 Windows 的安装包需要科学上网。
三、安装 Ollama
运行从官方网站下载的 Ollama 安装包按照安装向导的提示完成安装。安装过程中可以选择默认的安装路径也可以根据自己的需求进行自定义设置。安装完成后打开 Windows 命令提示符CMD输入以下命令验证 Ollama 是否安装成功
ollama --version如果能够正确显示 Ollama 的版本信息则说明安装成功。
四、离线部署 DeepSeek - R1 模型
4.1 模型文件导入
进入ollma官网deepseek已经被被置顶了很好找 then选择对应的模型版本 复制Ollama指令在cmd窗口运行就会进行模型拉取操作如果本地之前没有 以deepseek-r1:7b为例运行
ollama run deepseek-r1:7b后 CMD 窗口如下
4.2 Ollama 本地测试
超级方便指令不变再次运行假设第一步已经走完了pull过程
ollama run deepseek-r1:1.5bshow case
4.3 启动 Ollama 服务
在导入模型后需要启动 Ollama 服务让它监听指定的端口。在 CMD 窗口中输入以下命令
ollama serveCMD如下
默认情况下Ollama 会监听 127.0.0.1:11434 端口。如果该端口被占用可以通过设置环境变量来指定其他端口例如
set OLLAMA_LISTEN:11436
ollama serve当然很有可能你走到这里运行时会发现如下错误 这一定是因为你已经有在run的ollama进程打开任务管理器一看必然是这样的kill掉后重新运行即可~
4.4 浏览器插件 Page Assist 运行
在成功使用 Ollama 在 Windows 上离线部署 DeepSeek - R1 模型后我们可以借助 Google 浏览器插件 Page Assist 实现更便捷的交互体验。以下是详细的操作步骤和交互示例。
安装 Page Assist 插件
打开 Google 浏览器访问 Chrome 网上应用店。在搜索框中输入 “Page Assist”找到对应的插件并点击“添加至 Chrome”按钮按照提示完成插件的安装。
配置 Page Assist 以连接本地模型
1. 进入设置页面 安装完成后在浏览器右上角找到 Page Assist 插件图标并点击选择“设置”选项进入插件的设置页面。
2. 设置 API 地址 在设置页面中找到与 API 地址相关的选项。由于我们是在本地部署的 DeepSeek - R1 模型且 Ollama 服务默认监听 127.0.0.1:11434 端口所以将 API 地址设置为 http://localhost:11434/api/generate。若在启动 Ollama 服务时指定了其他端口需相应修改该地址。
3. 选择模型 在设置中找到模型选择的位置将其设置为 deepseek - r1确保 Page Assist 调用的是我们部署好的 DeepSeek - R1 模型。
4. 交互示例 五、总结
通过上述步骤我们成功在 Windows 系统上使用 Ollama 完成了 DeepSeek - R1 的离线部署并分别在 Windows CMD 窗口和借助 Google 浏览器插件 Page Assist 与模型进行了交互。离线部署使得我们在无网络环境下也能使用强大的语言模型同时能更好地保护数据隐私。希望本文能帮助你顺利搭建并使用本地的 DeepSeek - R1 模型。
