使用 Ollama 在 Windows 环境部署 DeepSeek 大模型实战指南

前言

近年来，大型语言模型（LLM）的应用逐渐成为技术热点，而 DeepSeek 作为国产开源模型，凭借其高效的推理能力吸引了大量开发者。本文将详细介绍如何在 Windows 操作系统上，通过 Ollama 框架快速部署 deepseek-r1:1.5b 模型，实现本地化模型服务。

Ollama

Ollama 是一个开源工具，支持在本地一键运行、管理和优化大型语言模型。官方地址：https://www.php.cn/link/2a960e2c4cf05b146eadfb3fc72b6665

核心特性

• 跨平台支持：Windows、macOS、Linux 全兼容。
• 模型仓库：内置 Llama 2、Mistral、DeepSeek 等热门模型。
• GPU 加速：自动调用 NVIDIA CUDA 提升推理速度。
• REST API：提供标准化接口，便于集成到其他应用。

实战步骤

安装 Ollama

打开 https://www.php.cn/link/2a960e2c4cf05b146eadfb3fc72b6665/download 选择 Windows 版本进行下载安装：

验证安装结果

使用命令 ollama --version 检测 Ollama 是否安装成功。

部署 DeepSeek 模型

拉取模型 Ollama DeepSeek 模型库提供多个 Distilled models，基于配置考虑选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。

ollama pull deepseek-r1:1.5b登录后复制

启动模型

ollama run deepseek-r1:1.5b登录后复制

Tips：直接执行 ollama run deepseek-r1:1.5b 会执行两条命令：

ollama pull deepseek-r1:1.5bollama run deepseek-r1:1.5b登录后复制

交互体验

Ollama 运行支持命令行和API接口两种方式，参考文档：https://www.php.cn/link/338fa17e14b16a99d24a5f09fd49c17d

命令行对话

调用 REST API

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ ”model“: ”deepseek-r1:1.5b“, ”prompt“: ”如何学习Python？“, ”stream“: false}'登录后复制

总结

本文详细介绍了如何在 Windows 操作系统上，通过 Ollama 框架快速部署 deepseek-r1:1.5b 模型，实现本地化模型服务。但由于选择的模型较小以及没有GPU支持，表现效果和响应速度都有一定影响。

个人简介

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? 我对技术的热情是我不断学习和分享的动力。我的博客是一个关于Java生态系统、后端开发和最新技术趋势的地方。

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