在Windows下安装Ollama并体验DeepSeek r1大模型

server/2025/2/5 5:07:28/

在Windows下安装Ollama并体验DeepSeek r1大模型

Ollama在Windows下安装

Ollama官网:Ollama · GitHub

下载Windows版Ollama软件:Release v0.5.7 · ollama/ollama · GitHub

下载ollama-windows-amd64.zip这个文件即可。可以说Windows拥抱开源真好,Windows下安装软件简单方便,开源软件直接到Github方便寻找,这样真是天作之合!

下载后,解压ollama-windows-amd64.zip文件到E:\ai\ollama 目录,

然后到该目录下执行ollama.exe文件即可体验大模型。

体验DeepSeek r1大模型

在命令行运行1.5b模型:

ollama run deepseek-r1:1.5b

效果:

E:\ai\ollama>ollama run deepseek-r1:1.5b
>>> 你好
<think></think>你好!很高兴见到你,有什么我可以帮忙的吗?无论是学习、工作还是生活中的问题,都可以告诉我哦!😊>>> /bye

 运行7b模型

ollama run deepseek-r1:7b
E:\ai\ollama>ollama run deepseek-r1:7b
pulling manifest
pulling 96c415656d37... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 4.7 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  387 B
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  148 B
pulling 40fb844194b2... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  487 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success

运行8b模型

E:\ai\ollama>ollama run deepseek-r1:8b
pulling manifest
pulling 6340dc3229b0... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 4.9 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  387 B
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  148 B
pulling 0cb05c6e4e02... 100% ▕████████████████████████████████████████████████████████▏  487 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success

看看DeepSeek r1 1.5b模型的能力

E:\ai\ollama>ollama run deepseek-r1:1.5b
>>> 写一篇500字的说明文,说明AI大模型
<think>
嗯,用户让我写一篇500字的说明文,主题是AI大模型。首先,我得明确说明文的要求是什么。说明文通常需要结构清晰,论点明确
,可能还需要一些数据支持或者例子来增强说服力。然后,我要考虑AI大模型的特点。大模型通常是基于深度学习设计的,可以处理大量的文本和图像,能够进行复杂推理。但用户可能
希望文章不仅仅是描述,还要分析它们在哪些方面存在局限性,并提出改进建议。接下来,我需要收集一些数据或研究结果来支持论点。比如,在自然语言理解、生成、视觉理解和对话交流等方面的大模型的表现,
以及这些表现背后的挑战。可能会提到大模型的可解释性和伦理问题,这些都是AI发展中的常见问题。然后,思考文章的结构。可能分为几个部分:介绍大模型的发展现状和趋势,分析其局限性,提出改进建议,最后总结。这样结构清
晰,逻辑严密。另外,用户可能希望文章既有理论深度,也有实践指导意义,所以需要在讨论中提到实际应用中的挑战和改进方向,比如增强可解释
性、优化训练方法、关注模型伦理等方面。还要注意语言的流畅性和正式程度,因为是说明文,要保持专业但不过于晦涩。可能还需要使用一些数据或引用具体的研究结果来支
持论点,使文章更具说服力。最后,检查字数是否达到500字左右,确保内容全面覆盖主题,并且逻辑连贯,没有偏离用户的需求。
</think>人工智能大模型作为一种先进的智能工具,正在重塑我们对世界的认知与理解。这些技术从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等
各个领域都展现出惊人的能力。然而,随着AI大模型的快速发展,其在应用中的局限性逐渐显现,尤其是对人类社会的影响。首先,在**自然语言理解(NLP)**方面,大模型能够理解、分析和生成大量文本信息。例如,通过自然语言处理技术,我们可以实
现机器翻译、情感分析以及问答系统。然而,这些工具仍然存在数据不足的问题,难以应对复杂的人类文化和道德标准。例如,一些
AI生成的作品可能带有不当的情感倾向或不完整的信息。其次,在**视觉理解(Vision)、图像识别( vision)**方面,大模型展现出强大的处理能力。它们能够分析和生成高质量的图像
内容,如生成照片、视频脚本以及艺术作品的创意想法。但这也带来了伦理问题:这些技术在创作过程中可能产生不当的内容,甚至
对人类生活构成潜在威胁。此外,在**对话理解和聊天系统(Chat)、自然语言交互(NLU)**方面,大模型能够进行复杂的人机交互和情感表达。例如,智能
助手可以模拟人性化的交流,帮助用户解决困惑并提供个性化建议。然而,这些工具在实际应用中的伦理性和安全性仍需进一步探讨
。综上所述,AI大模型在许多领域展现巨大潜力,但其应用也面临诸多挑战。如何平衡技术发展与社会福祉,成为人工智能未来发展的
重要课题。

可以看到,deepseek模型会先有一个思考的过程,比如针对“AI大模型”这个题目,

模型的思考过程是:

1 先明确需求

2 考虑xx特点

3 收集一些数据或研究结果来支持论点

4 思考文章的结构

5 确保没有偏离用户需求,比如字数等。

可以看到,这种思考过程就是人类解决一个问题时候的思考过程。在以前,都是使用Agent等技术来模拟这种思考过程,但是,因为是程序里写的,无法像DeepSeek这样灵活的,使用大模型本身来灵活应对各种问题,对各种问题进行有针对性的思考!


http://www.ppmy.cn/server/165067.html

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