一、Ollama

下载 Ollama

https://ollama.com/

  • Ollama 是一个用于管理和部署机器学习模型的工具。
  • 目前 Ollama 支持 macOS、Linux、Windows,选择相应的系统下载即可。

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安装后运行软件,在任务栏确认在右上角出现这只 小羊驼🦙 图标

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选择模型

点击Search models 搜索框,第一条就是 deepseek-r1 模型。

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这里我们发现了多个不同大小的模型,文件大小适配不同的设备

DeepSeek R1提供多个版本,参数量越大,模型通常越强大,但也需要更多的计算资源。

比如1.5B代表有15亿个参数。

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借助网上大佬们整理的表格供大家参考,来确认你的电脑可以运行哪个模型:

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运行模型

运行模型很简单:确定模型后,复制这条指令到终端里

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当进度条跑满时,恭喜,你的电脑已经拥有了顶级的推理能力

使用 && 测试

这里我已经提前下好了,使用 ollama 提供的终端指令 ollama list 可以看我们电脑上已经部署了哪些模型,然后使用 ollama run 对应的模型 就可以了

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输入 /bye即可退出

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  • ollama 命令查看
admin@admindeMacBook-Pro ~ % ollama
Usage:
  ollama [flags]
  ollama [command]

Available Commands:
  serve       Start ollama
  create      Create a model from a Modelfile
  show        Show information for a model
  run         Run a model
  stop        Stop a running model
  pull        Pull a model from a registry
  push        Push a model to a registry
  list        List models
  ps          List running models
  cp          Copy a model
  rm          Remove a model
help        Help about any command

Flags:
  -h, --help      helpfor ollama
  -v, --version   Show version information

Use "ollama [command] --help"for more information about a command.

虽然这里终端已经可以使用了,但是还是不太方便。

  • 这里就有人要问博主了,你推荐的模型确实挺不错的,但是还是太吃操作了,有没有更加方便的使用方式呢?
  • 有的兄弟有的,像更方便的使用方式那么就是 Chatbox

二、Chatbox

浏览器搜索 Chatbox 并下载客户端或者网页版都可以

1.设置语言为中文并保存

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2.点击设置选择模型为 OLLAMA API

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为了确保可以连接到本地服务,大家按照提供的教程设置一下,不同的操作系统设置不太一样,然后选择 R1模型并保存

3.连接到本地服务教程跳转

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现在你就可以在 浏览器/客户端 上流畅的使用 R1 了。

创建你的专属 GPTs

点击我的搭档,创建搭档,给ai角色设定人格,你也可以选择现有的搭档,一个资深的行业专家就出现了。

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我的DeepSeek部署资料已打包好(自取↓)
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里!

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那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?老师啊,我自学没有方向怎么办?老师,这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!当然这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程,带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念,用最易懂的方式带你入门大模型。
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接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目(已脱敏),比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等,从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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最后呢,会给大家一个小福利,课程视频中的所有素材,有搭建AI开发环境资料包,还有学习计划表,几十上百G素材、电子书和课件等等,只要你能想到的素材,我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
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