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速看!openKylin本地部署并運行DeepSeek-R1全攻略!

2025-02-08
來源:openKylin
關鍵詞: openKylin Deepseek

大家過年期間刷手機的時候,是不是感覺被DeepSeek“霸屏” 了?這款語言模型,一經發布直接在全球范圍內爆火,成為頂流,在熱搜上更是牢牢占據一席之地。無論是技術大神,還是緊跟潮流的技術小白,都被它強大的自然語言處理能力狠狠吸引,誰不想趕緊上手體驗一把呢?

作為openKylin系統的用戶,千萬不要錯過這波專屬福利———一份超詳細的在openKylin系統上本地部署并運行DeepSeek-R1開源模型的安裝指南。手把手教學,包教包會,讓你輕松開啟這場超燃的技術探索之旅,趕緊跟著教程操作起來!

第一步:下載并安裝ollama

·方式一:

按照ollama官網的下載指南,執行如下命令:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

·方式二:

前往github平臺ollama項目自行下載后解壓:

https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.5.7
執行如下命令進行解壓縮:

sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

·方式三:

如以上兩種方式因網絡原因均無法成功下載,可通過關注openKylin公眾號,回復ollama,獲取百度網盤鏈接進行下載。


第二步:啟動ollama服務

執行如下命令啟動ollama服務:

ollama serve

0.png

然后打開一個新的終端窗口,查看是否已啟動成功,如下圖所示:

0.png

第三步:下載并安裝運行DeepSeek-R1模型

執行如下命令下載并安裝運行DeepSeek-R1 1.5b模型:

ollama run deepseek-r1:1.5b

0.png

注意:本次演示以1.5b模型為例,若您的電腦性能更高,可下載安裝DeepSeek-R1更高規格的模型,效果更好哦!具體官方命令如下:

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

ollama run deepseek-r1:14b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

ollama run deepseek-r1:32b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

ollama run deepseek-r1:70b
至此,已完成DeepSeek-R1模型的部署,接下來我們來問它一個問題測試一下:

0.png

可以看到,基于openKylin開源操作系統本地部署的DeepSeek-R1 1.5b模型,在較短時間內即可給出它的分析過程及最終答案。

通過以上的步驟,我們成功在openKylin上完成了DeepSeek-R1開源模型的本地部署與運行。希望大家在嘗試的過程中,不斷挖掘這兩者結合的潛力,在各自的領域中實現更多創新。如果你在操作過程中有任何疑問或心得,歡迎在評論區留言分享,讓我們共同推動開源技術與人工智能的發展!OpenAtom openKylin是由開放原子開源基金會孵化及運營的開源項目,由基礎軟硬件企業、非營利性組織、社團組織、高等院校、科研機構和個人開發者共同創立。

社區以“為世界提供與人工智能技術深度融合的開源操作系統”為愿景,旨在于開源、自愿、平等、協作的基礎上,共同打造全球領先的智能桌面開源操作系統根社區,推動Linux開源技術及其軟硬件生態繁榮發展。


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