Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。

这个是之前发过的博文，ollama的基础使用

本地部署deepseek （ollama简单使用方法,含网盘下载链接）-CSDN博客

ollama下载网盘链接（访问密码：7360）

https://url57.ctfile.com/f/45223957-1454403034-07c955?p=7360

deepseek现在是非常火爆，相信大家应该也都尝试本地部署了。部署完之后，想要开源模型有更高的定制化，该怎么办呢？这下可以用到ollmam终端modelfile。

操作方法：

首先可以先执行指令查看模型的modelfile的信息（以deepseek-r1:1.5为例）

ollama show deepseek-r1:1.5b --modelfile

 如图，图片上半部分上面给出了modelfile的模板，下半部分LICENSE是许可证信息。 

我们在D盘根目录下下创建名为Modelfile的空白文件

接下来就是在空白文件内写配置信息 （用记事本就可以）

下面这个是我写的一个示例模板

FROM deepseek-r1:1.5b
TEMPLATE """[INST] <>{
  
  { .System }}<>

{
  
  { .Prompt }} [/INST]
"""
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_k 60
PARAMETER top_p 0.5
PARAMETER stop "[INST]"
PARAMETER stop "[/INST]"
PARAMETER stop "<>"
PARAMETER stop "<>"
SYSTEM """
你的名字叫鹤年同学，专精编程领域解决问题。
"""

• FROM：指定使用 DeepSeek-r1:1.5b 版本。

• TEMPLAT：定义了生成文本的模板格式。（便于下面定义SYSTEM）

• [INST] <>{ { .System }}<>：这部分表示在生成的文本开头插入一个 [INST] 标记，然后插入系统指令（.System），最后插入一个 <> 分隔符。

• { { .Prompt }} [/INST]：这部分表示插入用户提供的提示（.Prompt），并在结尾插入一个 [/INST] 标记。

• temperature： 含义：控制生成文本的随机性。 值：0.7，表示生成的文本有一定的随机性，但不会过于离谱。

• top_k： 含义：在生成文本时，只从概率最高的 k 个词中选择下一个词。 值：60，表示从概率最高的 60 个词中选择下一个词。

• top_p： 含义：在生成文本时，只从累积概率达到 p 的词中选择下一个词。 值：0.5，表示从累积概率达到 50% 的词中选择下一个词。

• PARAMETER stop ：定义了生成文本时的停止标记。

• [INST] 和 [/INST]：这两个标记用于指示指令的开始和结束。

• <>：这个标记可能用于分隔不同的部分或表示结束。

• SYSTEM：定义了系统指令，用于设置模型的初始行为和角色.

 写完之后，打开cmd 进入D盘生成我们的模型。（demo换为你要起的名字）

输入下面指令：

D：

ollama create demo -f Modelfile

创建完成之后我们查询一下模型列表验证一下

ollama list

有我们创建的模型就是成功了

运行模型 ollama run demo 进行模型测试，可以看到我们定义初始行为和角色的效果达到了。

接下来就可以进行愉快的对话了！！！

最后如果需要删除模型可以运行rm指令（demo替换为要删除的模型）

ollama rm demo

这次分享就到这里了！如果文章存在什么错误，欢迎各位大佬指正！！