文章介绍了在Linux服务器上部署和使用DeepSeek模型的步骤,包括安装Ollama、下载和运行模型,以及在Linux服务器上配置Ollama服务以实现远程访问,接着,文章介绍了在Mac上安装WebUI工具OpenWebUI,以便更方便地与远程Linux服务器上的DeepSeek模型进行交互
1. 在Linux服务器上部署DeepSeek模型
要在 Linux 上通过 Ollama 安装和使用模型,您可以按照以下步骤进行操作:
步骤 1:安装 Ollama
安装 Ollama:
使用以下命令安装 Ollama:
验证安装:
安装完成后,您可以通过以下命令验证 Ollama 是否安装成功:
步骤 2:下载模型
这将下载并启动DeepSeek R1 32B模型。
DeepSeek R1 蒸馏模型列表
模型名称 | 参数量 | 基础架构 | 适用场景 |
---|---|---|---|
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5B | Qwen2.5 | 适合移动设备或资源受限的终端 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 7B | Qwen2.5 | 适合普通文本生成工具 |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 8B | Llama3.1 | 适合小型企业日常文本处理 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 14B | Qwen2.5 | 适合桌面级应用 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | Qwen2.5 | 适合专业领域知识问答系统 |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | Llama3.3 | 适合科研、学术研究等高要求场景 |
RTX 4090 显卡显存为 24GB,32B 模型在 4-bit 量化下约需 22GB 显存,适合该硬件。32B 模型在推理基准测试中表现优异,接近 70B 模型的推理能力,但对硬件资源需求更低。
步骤 3:运行模型
通过上面的步骤,已经可以直接在 Linux服务器通过命令行的形式使用Deepseek了。但是不够友好,下面介绍更方便的形式。
2. 在linux服务器配置Ollama服务
1. 设置Ollama服务配置
设置OLLAMA_HOST=0.0.0.0环境变量,这使得Ollama服务能够监听所有网络接口,从而允许远程访问。
2. 重新加载并重启Ollama服务
3.验证Ollama服务是否正常运行
运行以下命令,确保Ollama服务正在监听所有网络接口:
您应该看到类似以下的输出,表明Ollama服务正在监听所有网络接口(0.0.0.0):
tcp 0 0 0.0.0.0:11434 0.0.0.0:* LISTEN - ollama
4. 配置防火墙以允许远程访问
为了确保您的Linux服务器允许从外部访问Ollama服务,您需要配置防火墙以允许通过端口11434的流量。
5. 验证防火墙规则
确保防火墙规则已正确添加,并且端口11434已开放。您可以使用以下命令检查防火墙状态:
6. 测试远程访问
在完成上述配置后,您可以通过远程设备(如Mac)测试对Ollama服务的访问。
在远程设备上测试连接:
在Mac上打开终端,运行以下命令以测试对Ollama服务的连接:
显示
测试问答
显示
通过上述步骤,已经成功在Linux服务器上配置了Ollama服务,并通过Mac远程访问了DeepSeek模型。接下来,将介绍如何在Mac上安装Web UI,以便更方便地与模型进行交互。
3. 在Mac上安装Web UI
为了更方便地与远程Linux服务器上的DeepSeek模型进行交互,可以在Mac上安装一个Web UI工具。这里我们推荐使用 Open Web UI,它是一个基于Web的界面,支持多种AI模型,包括Ollama。
1. 通过conda安装open-webui
打开终端,运行以下命令创建一个新的conda环境,并指定Python版本为3.11:
2. 启动open-webui
3. 浏览器访问
http://localhost:8080/
使用管理员身份(第一个注册用户)登录
在Open webui界面中,依次点击“展开左侧栏”(左上角三道杠)–>“头像”(左下角)–>管理员面板–>设置(上侧)–>外部连接
在外部连接的Ollama API一栏将switch开关打开,在栏中填上http://10.37.96.186:11434(这是我的服务器地址)
点击右下角“保存”按钮
点击“新对话”(左上角),确定是否正确刷出模型列表,如果正确刷出,则设置完毕。
4. 愉快的使用本地deepseek模型
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休息一下~~