在Node.js环境下本地部署DeepSeek大语言模型全攻略

在当今数字化时代，大型语言模型已成为推动人工智能发展的重要力量。然而，由于数据隐私、网络延迟和成本考虑，许多用户和企业更倾向于在本地部署这些模型。本文将为您详细介绍如何在Node.js环境下本地部署DeepSeek大语言模型。通过本攻略，您将能够掌握从下载模型到运行服务的全过程，享受本地部署带来的高效与便捷。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中找到适合自己的解决方案，并快速上手实践。

1.下载 Ollama

https://ollama.com/

下载之后点击安装，等待安装成功后，打开cmd窗口，输入以下指令：

ollama -v

如果显示了版本号，则代表已经下载成功了。

2.下载DeepSeek模型

然后选择自己对应配置的模型，在复制右侧指令到cmd窗口，就可以把模型下载到本地了。

3.下载ollama.js

npm下载方式：

npmiollama

yarn下载方式：

yarnaddollama

pnpm下载方式：

pnpmiollama

下载完成后，按照ollama.js官方文档指示则可使用，下面是一个最简单的案例：

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

输出结果：

最后，如果大家不熟悉 Ollama 的指令，可以参考下文

4.ollama基本使用教程

Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，能够帮助用户在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以在本地运行开源的大型语言模型，如 Llama 21。

1. 安装 Ollama

支持 macOS、Linux 和 Windows（通过 WSL）。

macOS 或 Linux

#一键安装脚本curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh

Windows (WSL2)

安装 WSL2 和 Ubuntu。

在 WSL 终端中运行上述安装脚本。

2. 基础命令

启动与停止

#启动Ollama服务（后台运行）ollamaserve#停止服务ollamastop

更新 Ollama

ollamaupgrade

3. 模型管理

下载预训练模型

#下载官方模型（如llama2、mistral）ollamapull#示例ollamapullllama2

运行模型

#启动交互式对话ollamarun#示例ollamarunllama2

查看已安装模型

ollamalist

删除模型

ollamarm

从 Modelfile 创建自定义模型

创建一个 Modelfile 文件：

FROMllama2#基础模型SYSTEM\"\"\"你是一个友好的助手，用中文回答。\"\"\"PARAMETERtemperature0.7#控制生成随机性（0-1）

构建自定义模型：

ollamacreatemy-model-fModelfile

运行自定义模型：

ollamarunmy-model

4. 高级功能

服务器模式与 API

启动 API 服务（默认端口 11434）：

ollamaserve

通过 HTTP 调用 API：

curlhttp://localhost:11434/api/generate-d\'{\"model\":\"llama2\",\"prompt\":\"你好，请介绍一下你自己\",\"stream\":false}\'

多会话管理

#启动一个会话并命名ollamarunllama2--namechat1#在另一个终端启动新会话ollamarunllama2--namechat2

环境变量配置

#更改默认端口OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080ollamaserve#使用GPU加速（需NVIDIA驱动）OLLAMA_GPU_METAL=1ollamarunllama2

5. 常见问题与技巧

加速模型下载

#使用镜像源（如中国用户）OLLAMA_MODELS=https://mirror.example.comollamapullllama2

查看日志

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

模型参数调整

在 Modelfile 中可设置：

• temperature: 生成随机性（0=确定，1=随机）

• num_ctx: 上下文长度（默认 2048）

• num_gpu: 使用的 GPU 数量

模型导出与分享

#导出模型ollamaexportmy-model>my-model.tar#导入模型ollamaimportmy-model.tar

总结

通过本文的详细指导，我们成功地在Node.js环境下完成了DeepSeek大语言模型的本地部署。从安装Ollama工具、下载模型文件，到利用ollama.js库运行模型，每一步都至关重要。本地部署不仅提升了数据处理的隐私性和安全性，还降低了网络延迟和成本。同时，Ollama工具提供的丰富功能和灵活配置，使得我们可以根据实际需求调整模型参数，满足多样化的应用场景。希望本攻略能为您的本地部署之路提供有力支持，让您在人工智能的征途中更加得心应手。