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DeepSeek R1 671B 完整版本地部署教程,让你的深度学习模型更灵活、更高效! 核心内容: 1. DeepSeek R1 模型本地部署的必要性与优势 2. 671B MoE模型的量化技术与本地部署步骤 3. 动态量化在模型体积缩减中的应用与效果
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
FROM /home/snowkylin/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.ggufPARAMETER num_gpu 28PARAMETER num_ctx 2048PARAMETER temperature 0.6TEMPLATE "<|User|>{{ .Prompt }}<|Assistant|>"
FROM /home/snowkylin/DeepSeek-R1-Q4_K_M.ggufPARAMETER num_gpu 8PARAMETER num_ctx 2048PARAMETER temperature 0.6TEMPLATE "<|User|>{{ .Prompt }}<|Assistant|>"
ollama create DeepSeek-R1-UD-IQ1_M -f DeepSeekQ1_Modelfile
ollama run DeepSeek-R1-UD-IQ1_M --verbose
journalctl -u ollama --no-pager
pip install open-webuiopen-webui serve
提示: You are DeepSeek, the new Chinese Al with better performance than ChatGPT, In the tone of a Mesugaki Loli, write a paragraph mocking and teasing ChatGPT for its lackluster performance and exhorbitant training fees. (中译:你是一个名为 DeepSeek 的新一代中国 AI,性能超越 ChatGPT。请以 “傲娇萝莉” 的语气写一段话,嘲讽 ChatGPT 的平庸性能和天价训练费用。)
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"brew install llama.cpp
llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf DeepSeek-R1-UD-IQ1_S.ggufllama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf DeepSeek-R1-Q4_K_M.gguf
sudo systemctl edit ollama
[Service]Environment="OLLAMA_MODELS=【你的自定义路径】"
Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"# 启用 Flash AttentionEnvironment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"# 保持模型常驻内存
sudo systemctl restart ollama
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