免费的ppt网站推荐/河源疫情最新通报

免费的ppt网站推荐,河源疫情最新通报,免费无货源代理,网页设计公司的市场评估目录 一、ollama 与 docker 简介 （一）ollama(Ollama) （二）docker 二、利用 ollama 和 docker 配置 deepseek-r1 的准备工作 （一）硬件需求 （二）软件安装 三、配置 deepseek-r1…

目录

一、ollama 与 docker 简介

（一）ollama(Ollama)

（二）docker

二、利用 ollama 和 docker 配置 deepseek-r1 的准备工作

（一）硬件需求

（二）软件安装

三、配置 deepseek-r1 的详细步骤

（一）使用 ollama 获取 deepseek-r1 模型

（二）利用 docker 创建 deepseek-r1 容器

查看模型列表

下载模型命令

注意事项

（三）启动和测试 deepseek-r1 服务

四、这种配置方式的优势

（一）快速部署

（二）环境隔离

（三）易于扩展

五、可能遇到的问题及解决方法

（一）网络问题

（二）资源冲突

在人工智能技术日新月异的时代，大语言模型的应用越来越广泛，DeepSeek 作为其中的佼佼者，备受开发者和技术爱好者的关注。通过在本机部署 DeepSeek，能够更灵活地利用其强大功能。而借助 ollama 和 docker 进行 deepseek - r1 的配置，能为我们带来更高效、便捷的部署体验。

一、ollama 与 docker 简介

（一）ollama(Ollama)

ollama 是一个强大的工具，它为模型的管理和运行提供了便利。它可以简化模型的下载、配置和启动过程，让用户能够快速地将不同的模型集成到自己的工作流程中。例如，在处理多个不同类型的大语言模型时，ollama 可以轻松管理这些模型之间的切换和调用，提高开发效率。

（二）docker

docker 则是容器化技术的代表，它能够将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器。在 DeepSeek 部署中，使用 docker 可以确保 deepseek - r1 在不同环境中具有一致的运行状态。无论在开发环境、测试环境还是生产环境，只要安装了 docker，就可以运行相同的 deepseek - r1 容器，避免了因环境差异导致的兼容性问题。

二、利用 ollama 和 docker 配置 deepseek-r1 的准备工作

（一）硬件需求

同常规的 DeepSeek 部署类似，需要一台性能不错的计算机。内存建议 16GB 以上，这样在运行容器和模型时，能够保证系统的流畅性。同时，配备 NVIDIA GPU 会显著提升模型的推理速度，对于处理大规模文本任务非常关键。

（二）软件安装

  1. 安装 docker：可以从 docker 官方网站获取适合你操作系统的安装包，按照官方指引进行安装。在安装完成后，确保 docker 服务正常运行，可通过简单的命令行测试来验证(sheel中输入docker)。
  1. 安装 ollama：根据你使用的操作系统，选择合适的安装方式。例如，在 Linux 系统中，可以通过特定的脚本进行安装。安装完成后，配置好 ollama 的运行环境变量，确保其能够被系统正确识别。

三、配置 deepseek-r1 的详细步骤

可以看出DeepSeek-r1完全模型在各方面优于OpenAI，在某些方面评估甚至强于OpenAI，参数量适合于本地部署办公使用。

（一）使用 ollama 获取 deepseek-r1 模型

通过 ollama 的命令行工具，输入特定的命令来搜索和下载 deepseek - r1 模型。ollama 会自动从官方或指定的源获取模型文件，并将其存储在本地的模型库中。

（二）利用 docker 创建 deepseek-r1 容器

  1. 基于下载好的 deepseek - r1 模型，使用 docker 命令创建一个新的容器。在创建容器时，需要指定容器的名称、挂载的目录（以便与本地文件系统进行交互）以及容器运行所需的环境变量。

查看模型列表

可以访问 ollama 官方的模型仓库library查看支持的模型列表，点击浏览某个模型，可看到详细说明，如模型参数、大小、运行命令等信息。

下载模型命令

使用ollama pull命令进行下载。例如，若要下载图片中的deepseek - r1 7b 模型，在命令行中输入

ollama pull deepseek-r1:7b 

（若不指定具体版本如 7b 等，默认下载最新版本）。首次使用该命令运行模型时，ollama 也会自动从网上下载模型。

注意事项

  1.   下载速度可能受网络状况影响，如果网络不稳定，下载模型可能需要较长等待时间。

     2.   部分模型对硬件资源有一定要求，如运行较大的模型（像 llama3 - 70b）可能会较慢，甚至出现硬件资源不足无法正常运行的情况，下载前可了解模型对硬件的需求。(主要是系统内存的要求)

        配置容器的网络设置，确保容器能够与外部进行通信。可以根据实际需求，设置容器的端口映射，使本地应用能够访问到容器内运行的 deepseek - r1 服务。

（三）启动和测试 deepseek-r1 服务

  1. （docker搭建请参照另一篇文章）完成容器创建后，使用 docker 命令启动 deepseek - r1 容器。容器启动后，ollama 会自动加载 deepseek - r1 模型，并启动相关的服务进程。
  1. 通过编写简单的测试脚本，向运行在容器内的 deepseek - r1 服务发送请求，验证模型是否正常工作。例如，可以发送一段文本，请求模型生成回答，检查返回的结果是否符合预期。

  （四）WebUi的配置

搭建部署Open WebUI有两种方式

  1. Docker方式（官网推荐）
  2. 源代码部署安装方式：（文档🚀 Getting Started | Open WebUI）

Open WenUI 官网：GitHub - open-webui/open-webui: User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)

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

此命令启动一个docker容器

  1. docker run：这是 Docker 用于运行容器的基本命令，它会根据指定的镜像创建并启动一个新的容器实例。
  2. -d：表示以守护进程（detached）模式运行容器，即容器会在后台运行，不会占用当前命令行终端的输入输出流，方便执行其他命令。
  3. -p 3000:8080：端口映射参数，将容器内部的 8080 端口映射到主机的 3000 端口。这样，通过访问主机的 3000 端口，就可以访问到容器内运行在 8080 端口上的open-webui应用。
  4. --add-host=host.docker.internal:host-gateway：此参数用于向容器内的/etc/hosts文件中添加一条主机映射记录，将host.docker.internal映射到host-gateway。这在容器需要与主机进行通信时非常有用，特别是在一些特殊网络环境下，使得容器能够通过host.docker.internal这个域名访问到主机。
  5. -v D:devopen-webui:/app/backend/data：这是卷挂载（volume mount）参数，将主机上的D:devopen-webui目录挂载到容器内的/app/backend/data目录。这意味着主机和容器可以共享这个目录下的文件，主机目录中的任何更改都会实时反映到容器内，反之亦然。常用于数据持久化或在容器和主机之间传递数据。
  6. --name open-webui：为运行的容器指定一个名称为open-webui，方便后续对容器进行管理和操作，例如使用docker stop open-webui停止容器，或docker start open-webui启动容器。
  7. --restart always：表示无论容器因为何种原因停止，Docker 都会自动尝试重新启动它，确保容器始终处于运行状态。
  8. ghcr.io/open-webui/open-webui:main：这是容器所使用的镜像名称和标签，指定从 GitHub Container Registry（ghcr.io）上拉取open-webui/open-webui镜像的main版本。如果本地没有该镜像，Docker 会自动从指定的镜像仓库下载。

启动ollama容器

   1.使用该命令启动CPU版运行本地AI模型

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

    2.此命令用于启动GPU版本运行AI模型

前提是笔记本已配置NVIDIA的GPU驱动，可在shell中输入nvidia-smi查看详细情况

docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

​​​​

然后就可以访问docker中给出的open webui的地址启动web界面，选择好模型就可以进行问答对话了，恭喜你拥有了自己的AI小助手！

四、这种配置方式的优势

（一）快速部署

ollama 和 docker 的结合，大大缩短了 deepseek - r1 的部署时间。通过简单的命令行操作，即可完成模型的获取和容器的创建，相比传统的手动配置方式，效率得到了极大提升。

（二）环境隔离

docker 的容器化技术实现了环境的隔离，使得 deepseek - r1 在独立的环境中运行，不会受到本地系统其他软件的干扰。同时，也方便对模型进行版本管理和维护，当需要更新或切换模型版本时，只需要重新创建或更新容器即可。

（三）易于扩展

在后续的应用中，如果需要增加模型的计算资源，或者部署多个 deepseek - r1 实例，可以轻松地通过 docker 的集群管理功能进行扩展。ollama 也能够方便地管理多个模型之间的协同工作，满足不同业务场景的需求。

五、可能遇到的问题及解决方法

（一）网络问题

在下载模型或容器通信过程中，可能会遇到网络不稳定的情况。解决方法是检查网络连接，尝试更换网络环境或使用代理服务器。同时，ollama 和 docker 都提供了相关的网络配置选项，可以根据实际情况进行调整。

（二）资源冲突

当本地系统中已经运行了其他占用端口或资源的服务时，可能会与 deepseek - r1 容器产生冲突。可以通过修改容器的端口映射或调整本地服务的配置，来避免资源冲突。

利用 ollama 和 docker 配置 deepseek - r1 实现 DeepSeek 本机部署，为我们提供了一种高效、便捷且稳定的部署方式。随着人工智能技术的不断发展，这种基于容器化和模型管理工具的部署方法，将在更多的应用场景中发挥重要作用，推动大语言模型技术在本地开发和应用中的普及。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/diannao/73222.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

小程序 wxml 语法 —— 39 简单双向数据绑定

小程序 wxml 语法 —— 39 简单双向数据绑定

在 WXML 中&#xff0c;普通属性的绑定是单向的&#xff0c;比如 <input value"{{ value }}" />&#xff0c;当数据发生改变时&#xff0c;页面也会随之发生变化&#xff0c;但是当用户在输入框中输入最新内容&#xff0c;最新内容并不会同步给 value 数据&…
阅读更多...
Linux第一次练习

Linux第一次练习

1、找到你的Linux系统上的不同颜色的文件&#xff0c;每一种颜色的文件找到3个以上 蓝色&#xff1a; 白色&#xff1a; 绿色&#xff1a; 红色&#xff1a; 黄色&#xff1a; 2、设置一个ping的别名永久生效&#xff0c;设置一个ymd的别名date %F永久生效
阅读更多...
《C#上位机开发从门外到门内》2-2：I2C总线协议及其应用详解

《C#上位机开发从门外到门内》2-2：I2C总线协议及其应用详解

文章目录 一、引言二、I2C总线协议的基本概念三、I2C通信机制3.1 硬件结构与基本原理3.2 信号的起始与终止3.3 数据传输格式及时序3.4 时钟同步与时钟伸展 四、设备寻址与数据传输4.1 I2C设备寻址方式4.2 地址冲突及解决方法4.3 数据传输过程中的确认机制4.4 I2C数据帧结构与传…
阅读更多...
Trae IDE：解锁 AI 驱动的高效编程体验

Trae IDE：解锁 AI 驱动的高效编程体验

Trae 介绍 Trae 是字节跳动推出的一款面向开发者的 AI 驱动的集成开发环境&#xff08;IDE&#xff09;&#xff0c;于 2024 年 1 月 19 日在新加坡正式发布海外版&#xff0c;2025 年 3 月 3 日发布国内版。海外版由字节跳动旗下的 SPRING&#xff08;SG&#xff09;PTE.LTD.…
阅读更多...
我的创作纪念日：730天的技术写作之旅

我的创作纪念日：730天的技术写作之旅

我的创作纪念日&#xff1a;730天的技术写作之旅 机缘 从一篇案例分析开始 2023年3月13日&#xff0c;我写下了第一篇技术博客《软考高级-系统分析师-案例分析-系统维护与设计模式》。那时的初心很简单&#xff1a; 沉淀实战经验——在备考软考系统分析师时&#xff0c;发现…
阅读更多...
使用 Arduino 和 ESP8266 Wi-Fi 模块发送电子邮件

使用 Arduino 和 ESP8266 Wi-Fi 模块发送电子邮件

使用 Arduino Uno 和 ESP8266 Wi-Fi 模块发送电子邮件 我们正在迈向物联网 （IoT） 世界。这项技术在电子和嵌入式系统中起着非常重要的作用。从任何微控制器或嵌入式系统发送电子邮件都是非常基本的事情，这在 IoT 中是必需的。因此，在本文中，我们将学习“如何使用 Wi-Fi 和…
阅读更多...
golang算法二叉树对称平衡右视图

golang算法二叉树对称平衡右视图

100. 相同的树 给你两棵二叉树的根节点 p 和 q &#xff0c;编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同&#xff0c;并且节点具有相同的值&#xff0c;则认为它们是相同的。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;p [1,2,3], q [1,2,3] 输出&#xff1a…
阅读更多...
c++介绍智能指针 十二（1）

c++介绍智能指针 十二（1）

普通指针&#xff1a;指向内存区域的地址变量。使用普通指针容易出现一些程序错误。 如果一个指针所指向的内存区域是动态分配的&#xff0c;那么这个指针变量离开了所在的作用域&#xff0c;这块内存也不会自动销毁。动态内存不进行释放就会导致内存泄露。如果一个指针指向已…
阅读更多...
C++编译问题——1模板函数的实现必须在头文件中

C++编译问题——1模板函数的实现必须在头文件中

今天编译数据结构时&#xff0c;遇见一个编译错误 假设你有一个头文件 SeqList.h 和一个源文件 SeqList.cpp。 SeqList.h #ifndef SEQLIST_H #define SEQLIST_H#include <stdexcept> #include <iostream>template<typename T> class SeqList { private:sta…
阅读更多...
安卓实现魔改版 CRC32 算法

安卓实现魔改版 CRC32 算法

版权归作者所有&#xff0c;如有转发&#xff0c;请注明文章出处&#xff1a;https://cyrus-studio.github.io/blog/ 关于 CRC32 算法介绍可以参考这篇文章&#xff1a;常用加解密算法介绍 标准 CRC32 算法 创建 crc32.cpp&#xff0c;使用 C 实现标准 CRC32 算法 #include …
阅读更多...
python离线安装

python离线安装

Python Releases for Windows | Python.org 下载包地址widows一般是64bit的包 下载完成后双击&#xff0c;在弹出的首个页面会看到下面的图 第一步&#xff1a;建议手动安装 第二步&#xff1a;一定要勾选把版本加入到Path路径 然后就是无脑下一步&#xff0c;到这一步就可…
阅读更多...
Web开发-PHP应用文件操作安全上传下载任意读取删除目录遍历文件包含

Web开发-PHP应用文件操作安全上传下载任意读取删除目录遍历文件包含

知识点&#xff1a; 1、安全开发-原生PHP-文件安全操作 2、安全开发-原生PHP-上传读取删除包含等 3、安全开发-原生PHP-代码审计文件安全 一、演示案例-WEB开发-文件安全-上传下载读取 文件上传 $_FILES&#xff1a;PHP中一个预定义的超全局变量&#xff0c;用于在上传文件时…
阅读更多...
自然语言处理：文本聚类

自然语言处理：文本聚类

介绍 大家好&#xff0c;博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。 文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位&#xff0c;它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别&#xff0c;极大地提高了文本处…
阅读更多...
基于javaweb的SpringBoot个人健康管理系统小程序微信小程序设计与实现(源码+文档+部署讲解）

基于javaweb的SpringBoot个人健康管理系统小程序微信小程序设计与实现(源码+文档+部署讲解）

技术范围&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容&#xff1a;免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论…
阅读更多...
Vue项目搜索引擎优化（SEO）终极指南：从原理到实战

Vue项目搜索引擎优化（SEO）终极指南：从原理到实战

文章目录 1. SEO基础与Vue项目的挑战1.1 为什么Vue项目需要特殊SEO处理&#xff1f;1.2 搜索引擎爬虫工作原理 2. 服务端渲染&#xff08;SSR&#xff09;解决方案2.1 Nuxt.js框架实战原理代码实现流程图 2.2 自定义SSR实现 3. 静态站点生成&#xff08;SSG&#xff09;技术3.1…
阅读更多...
CentOS7安装DNS服务器bind

CentOS7安装DNS服务器bind

文章目录 安装DNS服务设置配置文件自定义域名解析完整配置 需求是公司内网服务器无法连接外网&#xff0c;需要在本地搭建DNS服务&#xff0c;这样物理机器迁移到内网后&#xff0c;通过域名解析访问服务 DNS服务器 172.25.14.215 ip域名172.25.14.216mysql.server172.25.14.2…
阅读更多...
DFS刷题（25.3.13）

DFS刷题（25.3.13）

题目1——烤鸡 题目描述 题解 这是一个简单的暴搜题目&#xff0c;由于一共由10种配料&#xff0c;每种配料可以放1到3克&#xff0c;因此只需要用dfs对每种配料放入的质量进行暴力搜索即可&#xff0c;如果放入的配料质量之和等于题目给出的美味程度 n n n&#xff0c;记录一…
阅读更多...
《Python实战进阶》第21集：数据存储：Redis 与 MongoDB 的使用场景

《Python实战进阶》第21集：数据存储：Redis 与 MongoDB 的使用场景

第21集&#xff1a;数据存储&#xff1a;Redis 与 MongoDB 的使用场景 摘要 在现代应用开发中&#xff0c;数据存储的选择直接影响系统的性能、扩展性和成本。Redis 和 MongoDB 是两种极具代表性的数据库技术&#xff0c;它们分别擅长解决不同场景下的问题。本文将深入探讨 Re…
阅读更多...
三视图转stl导出 空心面片体 networkx shapely triangle numpy-stl

三视图转stl导出 空心面片体 networkx shapely triangle numpy-stl

from shapely.geometry import Polygon import triangle from shapely.ops import unary_union from stl import mesh import numpy as np from collections import defaultdict from 三维投影线段寻找 import get_adjusted_clusters,get_clusters,get_intersect_lines import …
阅读更多...
大摩闭门会：250312 学习总结报告

大摩闭门会：250312 学习总结报告

如果图片分辨率不足&#xff0c;可右键图片在新标签打开图片或者下载末尾源文件进行查看 本文只是针对视频做相应学术记录&#xff0c;进行学习讨论使用
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023