第一章：工具概述与核心价值

1.1 Ollama 技术解析

• 本地化部署优势：无需网络连接的数据隐私保护

• 跨平台架构设计：支持Windows/macOS/Linux全平台

• 模型管理引擎：自动化处理模型依赖与版本控制

1.2 DeepSeek 模型特性

• 多模态处理能力：文本生成、代码理解、数学推理

• 中文优化架构：针对中文语料的特殊训练策略

• 模型家族图谱：从1.3B到67B的参数规模选择

1.3 技术整合价值

• 本地智能计算：企业数据不出本地环境

• 成本效益分析：与传统云API方案的成本对比

• 定制化潜力：结合私有数据的微调可能性

第二章：环境配置与模型部署

2.1 系统要求核查

• 硬件基准测试：

  • CPU：推荐Intel i7/Ryzen7及以上

  • 内存：16GB最低/32GB推荐

  • 存储：NVMe SSD最佳实践

• 软件依赖检查：

  • Vulkan/Metal/CUDA驱动验证

  • Python 3.8+环境配置

2.2 Ollama 安装详解

# Linux 安装示例
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
systemctl enable ollama
systemctl start ollama
​
# Windows PowerShell
winget install Ollama.Ollama

2.3 DeepSeek 模型部署

模型选择策略：

• deepseek-coder: 代码专用模型

• deepseek-math: 数学推理优化版

• deepseek-chat: 通用对话模型

ollama pull deepseek-chat
ollama list  # 验证模型清单

第三章：基础操作与交互模式

3.1 CLI 交互实践

ollama run deepseek-chat "用Python实现快速排序"

交互式对话技巧：

• 使用/help查看命令列表

• Ctrl+D退出当前会话

• :history查看对话历史

3.2 API 接口调用

Python 集成示例：

import requests
​
response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "deepseek-coder",
        "prompt": "编写Rust的TCP服务器示例",
        "stream": False
    }
)
print(response.json()['response'])

3.3 高级参数调控

ollama run deepseek-chat --temperature 0.7 --top_p 0.9 --num_ctx 4096

参数详解表：

参数	范围	作用
temperature	0-1	输出随机性控制
top_p	0-1	候选词筛选阈值
num_ctx	512-4096	上下文窗口大小

资源附件：

如果下载ollama慢的小伙伴可以看向这里：
链接: https://pan.baidu.com/s/1xPXHcHh5LOp-54qifnaMYg?pwd=nmt8 提取码: nmt8