Ollama

Ollama官网,专为在本地环境中运行和定制大型而设计的工具

什么是Ollama?

Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型而设计的工具。它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama现在已经支持deepseek r1!

Ollama官网: https://ollama.com/

github项目官网地址: https://github.com/ollama/ollama

Ollama支持大模型列表: https://ollama.com/library

「deepseek部署教程软件下载及使用技巧大全」
链接：https://pan.quark.cn/s/d16b78f09b7e

推荐两个支持Ollama的ai客户端,支持本地部署调用,也支持api调用:

deepseek ai客户端推荐

这里推荐两个比较好用的deepseek ai客户端

1.Cherry Studio 2.chatbox

更多好用的ai客户端推荐: https://feizhuke.com/favorites/ai-kehuduan

Cherry Studio简介

Cherry Studio 是一款专为Windows、macOS 和 Linux 用户设计的 多模型 GPT 客户端，旨在为用户提供无缝的 AI 体验。无论是开发者、设计师还是普通用户，Cherry Studio 都能满足您的多样化需求。

Cherry Studio官网: https://cherry-ai.com/

Cherry Studio如何配置deepseek api:

ChatBox简介

ChatBox是一款开源免费跨平台的 OpenAI API 桌面客户端，支持 Windows、macOS 和 Linux。它支持自定义 KEY 和 API Host 地址，还能帮你在本地保存所有的聊天记录，并且可以管理多个会话，并设置不同的 Prompt，让 AI 化身各种不同用途的多功能助理。

ChatBox官网: https://chatboxai.app/zh#

ChatBox配置deepseek 教程

deepseek api价格(官方)

模型 & 价格

下表所列模型价格以“百万 tokens”为单位。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位，可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总 token 数进行计量计费。

1.deepseek-chat 模型已经升级为 DeepSeek-V3；deepseek-reasoner 模型为新模型 DeepSeek-R1。

2.思维链为deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程，其原理详见推理模型。

3.如未指定 max_tokens，默认最大输出长度为 4K。请调整 max_tokens 以支持更长的输出。

4.关于上下文缓存的细节，请参考DeepSeek 硬盘缓存。

5.表格中展示了优惠前与优惠后的价格。即日起至北京时间 2025-02-08 24:00，所有用户均可享受 DeepSeek-V3 API 的价格优惠。 在此之后，模型价格将恢复至原价。DeepSeek-R1不参与优惠。

deepseek-reasoner的输出 token 数包含了思维链和最终答案的所有 token，其计价相同。

扣费规则​

扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价，对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。 当充值余额与赠送余额同时存在时，优先扣减赠送余额。

产品价格可能发生变动，DeepSeek 保留修改价格的权利。请您依据实际用量按需充值，定期查看此页面以获知最新价格信息。

deepseek api价格(第三方)

硅基流动 deepseek api价格

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 是一款拥有 6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。通过在 14.8 万亿高质量tokens上预训练，并进行监督微调和强化学习，DeepSeek-V3 在性能上超越其他开源模型，接近领先闭源模型。

在人工智能的浪潮中，Ollama 的出现无疑带来了一场革命。这款工具平台以其开创性的功能，简化了 AI 模型的开发与应用，让每一位爱好者都能轻松驾驭 AI 的强大力量。

支持系统

Ollama支持多种操作系统，包括但不限于：

• macOS：适用于所有现代版本的macOS。
• Windows：支持Windows 10及更高版本。
• Linux：支持多种Linux发行版，如Ubuntu、Fedora等。
• Docker：通过Docker容器，Ollama可以在几乎任何支持Docker的环境中运行。

这种广泛的操作系统支持确保了Ollama的可用性和灵活性，使得不同环境下的用户都能轻松使用。

为了让AI帮助我们提高工作效率,首先需要部署我们的AI大脑Ollama，在Open-webui平台上使用ollama中下载的模型

Ollama 是一款开源 AI 模型项目，Ollama 旨在简化打包和部署 AI 模型的过程。

Ollama是一个开源的大模型管理工具，它提供了丰富的功能，包括模型的训练、部署、监控等。通过Ollama，你可以轻松地管理本地的大模型，提高模型的训练速度和部署效率。

其实仅靠 Ollama 即可完成与大模型交互的功能，Open WebUI 就是简化了用户的使用，让用户使用起来更方便了。

Ollama主要功能

。本地语言模型执行：Ollamna使用户能够在本地运行大型语言模型，提供更快、更高效的处理能力。

• Llama 2模型：用户可以利用Llama 2语言模型，该模型提供先进的自然语言处理能力，适用于广泛的应用场景。

。模型定制：Ollama允许用户根据特定任务和需求定制和创建自己的语言模型。

。易于设置：该工具提供用户友好的界面，使用户能够快速启动并运行所选语言模型。

• 平台兼容性：目前Ollama支持macos，确保与mnacOs系统的无缝集成。

如何使用Ollama?

要开始使用Ollama， 用户需要访问官方网站并下载该工具。下载并安装后，用户可以探索内置的语言模型或自定义和创建自己的模型。Ollama简化了在本地运行语言模型的过程，为用户在Al项目中提供了更大的控制和灵活性。无论是研究人员、开发者还是数据科学家，Ollamna都能赋子他们利用先进语言模型的落力，将AV应用提升到一个新的水平。

Ollama可用的模型

Ollama提供了多种模型，包括但不限于下表中的模型：

Ollama 不仅仅是一个 AI 和 ML (Machine Learning)工具平台，它是技术社区中的一股清流，以其直观高效的工具，让 AI 模型的开发变得触手可及。无论是资深专家还是新手，都能在 Ollama 上找到自己的舞台。

🌟Ollama优势

在 AI 工具的海洋中，Ollama 以其独特优势脱颖而出：

• 🔧 自动硬件加速：智能识别并利用最优硬件资源，简化配置，提升效率。
• 🚫 无需虚拟化：告别复杂环境配置，直接投身于 AI 项目的开发。
• 📚 接入丰富模型库：从 Lamma3到 qwen2，Ollama 的模型库应有尽有。
• 🔗 Ollama 的常驻 API：简化 AI 功能与项目对接，提升工作效率。