如何在5分钟内在本地运行DeepSeek模型？

DeepSeek席卷了AI社区，到目前为止，有68个模型可在拥抱的脸上使用。可以通过拥抱的面孔或Ollama访问这个开源模型家族，而

deepSeek-r1>和 deepSeek-v3可以通过> deepseek chat 直接用于推理。在此博客中，我们将探索DeepSeek的模型阵容，并指导您使用Google Colab和Ollama运行这些模型。 >目录

> deepSeek模型的概述

• >在Ollama
• 上运行DeepSeek R1步骤1：安装Ollama
  • 步骤2：deepseek r1 r1
• • DeepSeek-janus-pro-1b在Google Colab
  • >步骤1上：克隆DeepSeek-Janus储存库
  • 步骤2：安装依赖项

步骤3：加载模型并将其移动并将其移动到GPU

步骤4：将图像用于处理图像，以使

概述 DeepSeek提供各种模型，每个模型都针对不同的任务进行了优化。以下是哪种模型最适合您的需求的细分：> 对于开发人员和程序员而言，>
• > DeepSeek-Coder和DeepSeek-coder-V2模型是为编码任务（例如写作和调试代码）而设计的。> 对于一般用户而言，>：>
• DeepSeek-v3模型是一种多功能选项，能够处理各种查询，从休闲对话到复杂的内容生成。> 对于研究人员和高级用户而言，

：

DeepSeek-r1 模型专门从事高级推理和逻辑分析，使其非常适合解决问题和研究应用程序。

>>>>> 视觉任务的

>

：

DeepSeek-Janus家族和DeepSeek-VL模型是针对多模式任务（包括图像生成和处理）量身定制的。

也请阅读：使用DeepSeek-V3

• 构建AI应用程序 >在Ollama上运行DeepSeek R1 步骤1：安装Ollama
>要在本地计算机上运行DeepSeek模型，您需要安装Ollama：
• >>下载ollama：

>单击此处下载

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

> Linux用户

：

>在您的终端中运行以下命令：bashcopyedit

ollama pull deepseek-r1:1.5b

步骤2：拉动deepseek r1型

安装了Ollama后，打开命令行界面（CLI）并拉动模型：

ollama pull deepseek-r1:1.5b

pulling manifest 
pulling aabd4debf0c8... 100% ▕████████████████▏ 1.1 GB                         
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████▏  387 B                         
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████▏ 1.1 KB                         
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████▏  148 B                         
pulling a85fe2a2e58e... 100% ▕████████████████▏  487 B                         
verifying sha256 digest 
writing manifest 
success 

>您可以在Ollama上探索其他可用的DeepSeek模型：Ollama模型搜索。

此步骤可能需要一些时间，因此请等待下载完成。

步骤3：在本地运行模型 >下载模型后，您可以使用命令：运行它。

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

该模型现在可以在本地机器上使用，并且正在不用任何打ic来回答我的问题。

>在Google Colab上运行DeepSeek-Janus-Pro-1b 在本节中，我们将使用Google Colab尝试DeepSeek-Janus-Pro-1b。启动之前，请确保将运行时设置为T4 GPU以获得最佳性能。>

步骤1：克隆DeepSeek-Janus存储库

在COLAB笔记本中运行以下命令：

？在GitHub上探索更多的DeepSeek模型：DeepSeek AI GitHub存储库

ollama pull deepseek-r1:1.5b

> 步骤2：安装依赖项>

>导航到克隆目录并安装所需的软件包：>

>

步骤3：加载模型并将其移至GPU

ollama pull deepseek-r1:1.5b

pulling manifest 
pulling aabd4debf0c8... 100% ▕████████████████▏ 1.1 GB                         
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████▏  387 B                         
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████▏ 1.1 KB                         
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████▏  148 B                         
pulling a85fe2a2e58e... 100% ▕████████████████▏  487 B                         
verifying sha256 digest 
writing manifest 
success 

>

现在，我们将导入必要的库，然后将模型加载到> cuda（gpu）>：

>

步骤4：通过处理图像

现在，让我们将

ollama run deepseek-r1:1.5b

图像

传递给模型并生成一个响应。

？输入图像

初始化提示和系统角色

>

处理输入

!git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git

输出：

%cd Janus
!pip install -e .
!pip install flash-attn

＆lt; | user |＆gt;：图像中有什么？>

＆lt; |助手|＆gt;：该图像以“最新文章”为特色，重点是博客文章。博客文章讨论了“如何访问DeepSeek Janus Pro 7b？”并强调了其在推理，文本对图像和指导跟踪中的多模式AI功能。该图像还包括后台的DeepSeek徽标（海豚）和六角形图案。

>

我们可以看到该模型能够读取图像中的文本，并在图像中发现DeepSeek的徽标。最初的印象，表现良好。

>也请阅读：如何访问DeepSeek Janus Pro 7b？ 结论

DeepSeek迅速成为AI中的强大力量，为开发人员，研究人员和普通用户提供了广泛的模型。随着它与OpenAI和Gemini等行业巨头竞争，其成本效益和高性能模型可能会广泛采用。 DeepSeek模型的应用是无限的，从编码帮助到高级推理和多模式功能。通过Ollama和基于云的推理选项的无缝本地执行，DeepSeek有望成为AI研发中的游戏规则改变者。

> 如果您有任何疑问或面对问题，请随时在评论部分中询问！

以上是如何在5分钟内在本地运行DeepSeek模型？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！