Ollama基础入门 + 本地部署DeePseek-R1 +UI界面

Ollama：

ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）服务工具，主要用于简化在本地运行大语言模型的过程，降低使用大语言模型的门槛。目前支持Windows、Linux、macOS，在ollama的官网上,每个模型都会标注模型的参数量，例如7B、13B、70B等。这里的 “B” 代表Billion（十亿），表示模型的参数量。参数量越大，模型的复杂度和能力通常也越强，但同时也会消耗更多的计算资源。

• 官方网站：https://ollama.com/
• 所有模型：https://ollama.com/search

• 启动oliama服务：ollama serve
• 关闭oliama服务：ollama stop
• 下载模型：ollama pull <模型名称>
• 列出模型：ollama list
• 查看信息：ollama show <模型名称>
• 删除模型：ollama rm <模型名称>
• 运行模型：ollama run <模型名称>
• 查看正在运行的模型：ollama ps
• 停止正在运行的模型： ollama stop

DeePseek-r1：

以最近很火的deepseek-r1为例，命令提示符运行：ollama run deepseek-r1:7b即可，如果还没下载模型，他则会自动下载并运行。

我的是轻薄本：机械革命无界14Pro，能勉强运行1.5b和7b

只运行微信、QQ、酷狗音乐、还有谷歌浏览器等，CPU利用率是：3%

现在跑deepseek-r1的7b模型，让他计算123乘与123是多少，CPU利用率跑到：80%左右

UI界面：

想要UI界面，可能要下载一些其他的软件，我推荐一个浏览器插件：Page Assis

谷歌应用商店中可以搜索得到，左上角直接选择模型即可。