一键部署Ollama deepSeek：科技赋能，轻松上手

1.Ollama安装步骤

第一：拉取 Ollama 镜像

docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/ollama/ollama:latest

官方镜像源太慢，可以切到华为云的镜像源

第二：运行 Ollama 容器

拉取镜像成功后，你可以使用以下命令来运行 Ollama 容器

docker run -d -p 11434:8080  -v ollama_data:/root/.ollama --name ollama_deepseek ollama/ollama

这里的参数解释如下：
-d：以守护进程模式运行容器。
-p 11434:8080：将容器的 8080 端口映射到主机的 11434 端口。 
-v ollama_data:/root/.ollama：创建一个名为 ollama_data 的卷，并将其挂载到容器的 /root/.ollama 目录。这将用于存储 Ollama 的数据和配置。
--name ollama_deepseek：为容器指定一个名称（在这里是 ollama_deepseek）

第三：验证Ollama安装

打开浏览器，访问 http://localhost:11434（或者你在 -p 参数中指定的其他端口）。如果看到 Ollama 的界面，则表示安装成功。

2.deepSeek安装

第一：登录ollama官网

第二：点击Models菜单，找到deepSeek

第三：点击deepSeek，选择1.5b版本

第四：复制deepSeek安装命令

第五：登录安装并运行了Ollama的linux机子，执行上一步复制的安装命令

安装成功，看到success后，随便输入一个句话，deepSeek有响应，即表示安装成功

deepSeek 1.5B版本仅做学习使用，企业使用推荐安装7B/8B模型。

deepSeek每个版本推荐的服务器配置如下图

deepSeek版本号，例如 1.5B、7B、8B.....有什么含义

DeepSeek的命名规则中，如1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B等，这些数字代表模型的参数量（Parameters），单位为十亿（Billion）。具体来说：

• 1.5B代表模型拥有15亿参数。
• 7B代表模型拥有70亿参数。
• 8B代表模型拥有80亿参数。
• 14B代表模型拥有140亿参数。
• 32B代表模型拥有320亿参数。
• 70B代表模型拥有700亿参数。
• 671B代表模型拥有6710亿参数。

参数规模直接反映模型的复杂度和学习能力。通常，参数越多，模型对复杂模式的捕捉能力越强，但同时对硬件资源的需求也越高。不同参数规模的DeepSeek模型适用于不同的应用场景：

• 1.5B和7B版本的模型属于轻量级模型，低资源消耗，响应速度快，适合基础任务，如移动端应用（如手机助手）、实时客服、简单文本生成等。
• 8B版本在处理复杂自然语言理解任务方面表现更优。
• 14B和32B版本的模型属于平衡型模型，适合高质量内容生成、复杂问答系统、多模态任务等。
• 70B和671B版本的模型参数规模庞大，适合前沿研究、高精度工业应用等需要顶尖性能的场景。