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Ollama本地部署DeepSeek翻译“他强任他强,清风拂山岗;他横任他横,明月照大江”

发布日期:2025-02-28 21:53:09 浏览次数: 2377
作者:技术真相

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Ollama框架:轻量级、本地部署大型模型的利器。
核心内容:
1. Ollama框架简介及本地部署优势
2. Ollama安装指南及运行大型模型步骤
3. DeepSeek翻译模型在Windows上的测试与效果展示

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
1.认识Ollama
关于Ollama的介绍中见得最多的版本是:“Ollama是一个开源的轻量级可扩展框架, 用于本地机器上构建、运行和管理大型模型。”
它有几个关键词:轻量级、本地、构建运行和管理。这说明Ollama擅长在单机上部署和运行大模型,用它来在低配置的笔记本上运行大模型是再好不过的了。
2.安装Ollama
官网是:https://ollama.com/  MacOS,Linux,Windows版本都有,按照自己的需要下载安装即可。
对于Windows则是下载一个exe文件进行安装执行, 对于MacOS更简单了,使用命令:
brew install ollama
即可完成安装。
然后使用如下命令: ollama pull xxx 就可以运行名为xxx的模型了。Ollama在本地实际是以CS架构方式运行的, 如果在MacOS上遇到如下错误:
Error: could not connect to ollama app, is it running?
可能是在MacOS没有自动将Ollama注册成Server, 只要手动执行下Ollama serve命令即可解决该错误。
今天王毅外长使用金庸名句“他强任他强,清风拂山岗;他横任他横,明月照大江”来表达中美关系,cue到了DeepSeek, 因此就用这个任务来看看本地部署DeepSeek的效果吧。
3.Windows上翻译
我的Windows配置是i932G, 显卡4G内存。 使用如下命令运行Deepseek-R1  14B模型:
ollama run deepseek-r1:14b
第一次执行因为本地没有模型, 因此会有一个下载模型的过程, 模型文件大概是9G, 下载因网络而已, 快速的时候能达到8M/s。
第一次翻译效果如下图所示:
整体来看, 中规中矩, 算是直译了。
在执行的时候, 独立显存可以使用到3G的样子。 这个性能还是很强劲的, 记得之前跑Qwen模型, 2.5B的是极限了, Deepseek可以跑14B,进化速度真的很快很快。
4.MacOS上翻译
我的MacOS配置是M1,16G内存,即2021年的Mac。 一开始觉得这个配置跑不起来14B的模型,抱着试一试想法安装了Ollama后,第一次翻译效果如下图所示:
对比Windows的第一次推理差很多,让它重新翻译给出了如下版本:
这次算是中规中矩了。在推理的时候, MacOS GPU使用率在60~70%,内存使用率则飙升,这是因为MacOS的显卡并不是使用的独享内存,而是和整个系统共享的内存。
最后,看看DeepSeek官网和chatGPT的翻译:
DeepSeek官网:

chatGPT官网:

对比来看,官网的体验确实更好些, 可能是本地部署的只是14B有关吧。

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