在人工智能飞速发展的当下，本地部署强大的语言模型成为了众多爱好者和专业人士的追求。deepseek 模型以其出色的性能备受瞩目，而借助 Ollama 实现本地部署则为我们打开了一扇便捷之门。接下来，就让我们一同深入了解 Ollama 本地部署 deepseek 模型的详细过程及关键要点。

Ollama下载

官网地址: https://ollama.com

设置环境变量 OLLAMA_MODELS

默认是在C盘的C:\Users\用户\.ollama\models，家里矿多的可以不用修改。这里还是建议修改，毕竟C盘爆红，你又该着急了。

环境变量配置

修改完后记得重启一下系统

配置要求（图片来源于网络）

显存配置要求

模型参数显存

14b-qwen-distill-q4_K_M 约等于 （14×10的9次方)×0.56字节/参数 = 7.8×10的9次方 个字节

转成GB为 7.84乘以10的9次方/(1024*1024*1024) ≈ 7.3 GB

推理时总显存

激活值（中间计算结果）、输入输出缓存等额外占用约 2-4 GB，具体取决于序列长度和批次大小

总计：10–12 GB 显存可稳定运行

运行模型

按照以上计算方式，根据自己电脑显卡配置，选择合适的模型运行

通过 ollama run <模型名称> ` 直接运行该模型，ollama会自动下载并运行。

模型选择

模型下载

聊天界面

我用的是AnythingLLM. 既可以聊天也可以做私有知识库

AnythingLLM

工作区设置如下：

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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5.LLM面试题合集
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