ollama使用与Mac部署Deepseek

ollama 命令行速查

拉取模型到本地：ollama pull [模型名]
列出本地模型列表：ollama list
从本地删除模型：ollama delete [模型名]
启动本地对话 (终端)：ollama chat [模型名]
启用 RESTful API 服务，供其他程序调用模型：ollama serve
直接生成模型对给定输入的回复：`ollama generate [模型名] -p “[提示词]”
清理临时文件，不删除模型：ollama clean
查看 ollama运行状态：ollama status

停止 ollama 服务：pkill -f "ollama serve"
调用 API：

curl -X POST http://localhost:11434/api/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "model": "[你的模型名]",
        "prompt": "[你想说的话]"
      }'

本地部署 Deepseek

首先需要安装 ollama：https://ollama.com/download 可以下载符合个人操作系统的版本。下载后解压，并拖到”应用程序”，即 /Applications 文件夹

然后在任意本地终端使用命令：ollama run [你要的模型] 即可
对于 deepseek-r1 而言，访问：https://ollama.com/library/deepseek-r1 可以看到如下界面：

我的 Mac 内存大小为 36GB，因此使用 32B 模型：

在终端使用 ollama run deepseek-r1:32b 得到的日志如下：

❯ ollama run deepseek-r1:32b                
pulling manifest                          
pulling 6150cb382311... 100% ▕████████████████████████████████████▏  19 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████████████████████████▏  387 B
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████████████████████████▏ 1.1 KB
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████████████████████████▏  148 B
pulling c7f3ea903b50... 100% ▕████████████████████████████████████▏  488 B
verifying sha256 digest                      
writing manifest
success         
>>>