docker desktop使用ollama在GPU上运行deepseek r1大模型
一、安装docker
- 安装WSL
- 打开Hyper V
可以参考:用 Docker 快速安装软件_哔哩哔哩_bilibili
二、拉取ollama镜像
在powershell中运行如下命令,即可拉取最新版本的ollama镜像:
docker pull ollama/ollama
如果需要指定版本,可以用如下命令:
# CPU 或 Nvidia GPU下载ollama 0.3.0
docker pull ollama/ollama:0.3.0
# AMD GPU下载ollama 0.3.0
docker pull ollama/ollama:0.3.0-rocm
三:启动ollama容器:
方式一:docker desktop界面启动
- 下载完成后,可以在
Images
中找到Ollama
镜像,点击run
标识即可运行,注意运行前在弹出的可选设置里面,选定一个端口号(如8089)。
方式二:命令行启动
- CPU 版本:
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
- GPU版本:
docker run -d --gpus=all -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
注:也可以通过docker-compose.yaml配置文件拉取ollama,参考Docker部署全攻略:Ollama安装、本地大模型配置与One-API接入_ollama docker部署-CSDN博客
关于ollama使用GPU还可以参考:在Linux上如何让ollama在GPU上运行模型_ollama使用gpu-CSDN博客
Ollama 现已推出官方 Docker 镜像 · Ollama 博客 - Ollama 框架
四、在ollama容器中拉取deepseek r1模型
我拉取的是14B,大家可以根据自己电脑配置选择不同版本大模型
在ollama容器中执行如下命令,等待下载好deepseek-r1完成即可:
ollama run deepseek-r1:14b
参考:deekseek-r1本地部署指南极简版-CSDN博客
如果大家还想使用open web ui可以参考:deepseek-r1落地指南(搭建web-ui | 搭建本地代码编辑器)-CSDN博客
五、(可选)运行deepseek并调用GPU
如果在“三:启动ollama容器:”中启用的是CPU版本的容器,则deepseek无法调用GPU,如果还想调用GPU,应该如下操作:
1.验证docker可以调用GPU命令如下:
docker run --gpus all ubuntu nvidia-smi
2.制作镜像保存在本地,命令如下:
docker commit 5ae3d25d6f5d odeepseek14b
3.运行镜像,生成容器,命令如下(命令中要包含--gpus=all才能调用GPU):
docker run -d --gpus=all --hostname=5ae3d25d6f5d --env=PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin --env=OLLAMA_HOST=0.0.0.0 --env=LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64 --env=NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility --env=NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --network=bridge -p 8089:11434 --restart=no --label='org.opencontainers.image.ref.name=ubuntu' --label='org.opencontainers.image.version=22.04' --runtime=runc -d odeepseek14b
注意:调用GPU时,如果加上--gpus=all,则容器inspect中会显示如下:
"DeviceRequests": [
{
"Driver": "",
"Count": -1,
"DeviceIDs": null,
"Capabilities": [
[
"gpu"
]
],
"Options": {}
}
],
如果没有加 --gpus=all,会显示:
"DeviceRequests": null,
则无法调用GPU
4.验证容器中是否调用GPU成功,命令如下:
nvidia-smi