Nodejs本地部署DeepSeek的教程詳解
1.下載 Ollama
下載之后點擊安裝，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，則代表已經(jīng)下載成功了。
2.下載DeepSeek模型
然后選擇自己對應(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，下面是一個最簡單的案例：
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 是一個開源的大型語言模型服務(wù)工具，能夠幫助用戶在本地運行大模型。通過簡單的安裝指令，用戶可以在本地運行開源的大型語言模型，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 終端中運行上述安裝腳本。
2. 基礎(chǔ)命令
啟動與停止
# 啟動 Ollama 服務(wù)（后臺運行） 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
運行模型
# 啟動交互式對話 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 Modelfile 文件：
FROM llama2 # 基礎(chǔ)模型 SYSTEM """你是一個友好的助手，用中文回答。""" PARAMETER temperature 0.7 # 控制生成隨機性（0-1）
構(gòu)建自定義模型：
ollama create my-model -f Modelfile
運行自定義模型：
ollama run my-model
4. 高級功能
服務(wù)器模式與 API
啟動 API 服務(wù)（默認端口 11434）：
ollama serve
通過 HTTP 調(diào)用 API：
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama2",
"prompt": "你好，請介紹一下你自己",
"stream": false
}'
多會話管理
# 啟動一個會話并命名 ollama run llama2 --name chat1 # 在另一個終端啟動新會話 ollama run llama2 --name chat2
環(huán)境變量配置
# 更改默認端口 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080 ollama serve # 使用 GPU 加速（需 NVIDIA 驅(qū)動） 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: 生成隨機性（0=確定，1=隨機）
- num_ctx: 上下文長度（默認 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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