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Nodejs本地部署DeepSeek的教程詳解

 更新時(shí)間：2025年02月14日 09:45:10   作者：海上彼尚  
DeepSeek作為一款開源且性能強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型,提供了靈活的本地部署方案,讓用戶能夠在本地環(huán)境中高效運(yùn)行模型,同時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,本文主要為大家詳細(xì)介紹了Nodejs本地部署DeepSeek的相關(guān)知識(shí),需要的可以了解下

1.下載 Ollama

https://ollama.com/

下載之后點(diǎn)擊安裝，等待安裝成功后，打開cmd窗口，輸入以下指令：

ollama -v

 如果顯示了版本號(hào)，則代表已經(jīng)下載成功了。

2.下載DeepSeek模型

 然后選擇自己對(duì)應(yīng)配置的模型，在復(fù)制右側(cè)指令到cmd窗口，就可以把模型下載到本地了。

3.下載 ollama.js 

npm下載方式：

npm i ollama

yarn下載方式：

yarn add ollama

pnpm下載方式：

pnpm i ollama

下載完成后，按照ollama.js 官方文檔指示則可使用，下面是一個(gè)最簡(jiǎn)單的案例：

import { Ollama } from 'ollama'
 
const ollama = new Ollama({
    host: 'http://127.0.0.1:11434'
})
 
const response = await ollama.chat({
    model: 'deepseek-r1:1.5b',
    messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
})
 
console.log(response.message.content)

輸出結(jié)果：

 最后，如果大家不熟悉 Ollama 的指令，可以參考下文

4.ollama基本使用教程

Ollama 是一個(gè)開源的大型語(yǔ)言模型服務(wù)工具，能夠幫助用戶在本地運(yùn)行大模型。通過簡(jiǎn)單的安裝指令，用戶可以在本地運(yùn)行開源的大型語(yǔ)言模型，如 Llama 21。

1. 安裝 Ollama

支持 macOS、Linux 和 Windows（通過 WSL）。

macOS 或 Linux

# 一鍵安裝腳本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows (WSL2)

安裝 WSL2 和 Ubuntu。

在 WSL 終端中運(yùn)行上述安裝腳本。

2. 基礎(chǔ)命令

啟動(dòng)與停止

# 啟動(dòng) Ollama 服務(wù)（后臺(tái)運(yùn)行）
ollama serve
 
# 停止服務(wù)
ollama stop

更新 Ollama

ollama upgrade

3. 模型管理

下載預(yù)訓(xùn)練模型

# 下載官方模型（如 llama2、mistral）
ollama pull <model-name>
# 示例
ollama pull llama2

運(yùn)行模型

# 啟動(dòng)交互式對(duì)話
ollama run <model-name>
# 示例
ollama run llama2

查看已安裝模型

ollama list

刪除模型

ollama rm <model-name>

從 Modelfile 創(chuàng)建自定義模型

創(chuàng)建一個(gè) Modelfile 文件：

FROM llama2  # 基礎(chǔ)模型
SYSTEM """你是一個(gè)友好的助手，用中文回答。"""
PARAMETER temperature 0.7  # 控制生成隨機(jī)性（0-1）

構(gòu)建自定義模型：

ollama create my-model -f Modelfile

運(yùn)行自定義模型：

ollama run my-model

4. 高級(jí)功能

服務(wù)器模式與 API

啟動(dòng) API 服務(wù)（默認(rèn)端口 11434）：

ollama serve

通過 HTTP 調(diào)用 API：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "你好，請(qǐng)介紹一下你自己",
  "stream": false
}'

多會(huì)話管理

# 啟動(dòng)一個(gè)會(huì)話并命名
ollama run llama2 --name chat1
# 在另一個(gè)終端啟動(dòng)新會(huì)話
ollama run llama2 --name chat2

環(huán)境變量配置

# 更改默認(rèn)端口
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080 ollama serve
 
# 使用 GPU 加速（需 NVIDIA 驅(qū)動(dòng)）
OLLAMA_GPU_METAL=1 ollama run llama2

5. 常見問題與技巧

加速模型下載

# 使用鏡像源（如中國(guó)用戶）
OLLAMA_MODELS=https://mirror.example.com ollama pull llama2

查看日志

tail -f ~/.ollama/logs/server.log

模型參數(shù)調(diào)整

在 Modelfile 中可設(shè)置：

  • temperature: 生成隨機(jī)性（0=確定，1=隨機(jī)）
  • num_ctx: 上下文長(zhǎng)度（默認(rèn) 2048）
  • num_gpu: 使用的 GPU 數(shù)量

模型導(dǎo)出與分享

# 導(dǎo)出模型
ollama export my-model > my-model.tar
 
# 導(dǎo)入模型
ollama import my-model.tar

到此這篇關(guān)于Nodejs本地部署DeepSeek的教程詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Nodejs本地部署DeepSeek內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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