灰鸽子远程控制软件(经理+员工)7.4.0.0 官方版-wps官网下载-标题Ollama本部部署DeepSeek-R1一步到位的畅快旅程

各位 fellow coder，大家好！今天我们要聊的是一个超级有趣的工具——Ollama。如果你对AI开发感兴趣的话，那么Ollama就是你不可或缺的一个入门教程平台。不过说到Ollama，就有一个小插曲要讲了——它必须先得上一堂课：部署DeepSeek-R1。咱们一起走进这个神奇的旅程吧！

第一步：安装NVIDIA显卡驱动

首先，大家应该准备一下硬件环境，因为AI训练需要高性能计算资源。那我们就得装下NVIDIA的一颗“神盘”，也就是NVIDIA drivers和CUDA插件。我来介绍一下这个操作流程：

1. 打开U盘，插入并插入到U盘电脑。

2. 依次打开NVIDIA相关程序，找到NVIDIA drivers的文件夹，点击右键选择“保存”。

3. 然后找到CUDA，同样右键选择“保存”。如果有的话，还可以备份一下原始的驱动和插件文件。

这样我们就有了NVIDIA的硬件支持，接下来就可以开始部署Ollama了。

第二步：安装CUDA

现在进入下一步，就是将刚才保存的NVIDIA驱动和CUDA进行配置。这一步有点繁琐，但也很重要，因为训练过程中会用到这些资源。

1. 打开U盘，在“文件”菜单下找到NVIDIA drivers文档，点击右键选择“打开”。

2. 然后找到CUDA文档，同样右键选择“打开”。完成之后，就可以开始配置了。

第三步：安装cUDNN

说到训练深度学习模型，最常用的框架就是cUDNN。它是NVIDIA开发的开源框架，专门为深度学习优化而设计。

1. 打开U盘，找到cUDNN文档，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

2. 安装完成后，运行软件，开始用起来吧！

第四步：下载Ollama

现在终于到了最关键的一步——下载Ollama。它是一个开源的文本编译器框架，适合AI训练和模型部署。

1. 打开U盘，找到Ollama文档，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

2. 安装完成后，运行软件，就可以开始用它了！

第五步：运行DeepSeek-R1

有了Ollama后，接下来就是部署模型了。这一步相对简单，但必须注意一些细节。

1. 打开U盘，找到DeepSeek-R1文档，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

2. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了。

完整的安装流程

现在把所有的步骤整合一下：

1. 安装NVIDIA显卡驱动：启动U盘，依次找到并安装NVIDIA drivers和CUDA插件。完成后，重启电脑。

2. 安装cUDNN：打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

3. 安装Ollama：同样的步骤下载和安装Ollama。重启后就可以开始使用了。

有趣的互动

让我们试试看，当你运行Ollama部署DeepSeek-R1的时候，你可能会问：“你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由NVIDIA开发的？”

哦不，不是这样的！DeepSeek-R1本身并不直接依赖NVIDIA硬件，而是利用了Ollama平台上的训练工具。这个比喻有点绕，不过意思就是说，模型本身是通过AI训练完成的，而不是由硬件直接运行。

现实效果

如果你动手试试的话，你可能会看到一个神奇的东西 happening：

1. 模型启动：点击Ollama后，它会自动创建虚拟设备（CPU和GPU），并开始训练。

2. 定期监控：软件会定期发送数据到Ollama服务器，模型也会实时更新。

结语

通过以上步骤，你已经成功地完成了DeepSeek-R1的部署。这不仅仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。记得，无论是学习AI还是实际工作，Ollama都是一个不错的入门工具。

最后，为了给读者留下深刻的印象，我会在文章的底部加上一句“如果你觉得这个教程太简单了，那不妨试试看：你可能会问：”来制造一种轻松愉快的氛围。

总之，这次的旅程是一个充满挑战和乐趣的过程。希望这篇教程能带给你一些新的视角和启发！期待你的评论和建议哦！

大小标题：Ollama本部部署DeepSeek-R1：畅享AI学习之旅

文章内容：

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亲爱的读者朋友们：

今天，我们要聊一个非常神奇的工具——Ollama。它是由 NVIDIA 开发的一个开源文本编译器框架，专为AI训练和模型部署而设计。它不仅是一个编程语言的外壳，更是一个充满潜力的学习平台。

好了，接下来让我们一步一步走进这个神奇的旅程吧！

第一步：安装NVIDIA显卡驱动

1. 打开U盘，依次找到并运行以下程序：

- NVIDIA drivers文档

- CUDA 插件文档

完成后，重启电脑。

第二步：安装cUDNN

2. 打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

3. 安装完成后，运行软件，开始使用。

第三步：下载Ollama

4. 打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

5. 安装完成后，运行软件，就可以开始用它了。

第四步：部署DeepSeek-R1

6. 打开U盘，在“文件”菜单下找到DeepSeek-R1文档，选择“打开”，完成配置。

7. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了！

完整的安装流程

8. 布隆！你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由 NVIDIA 开发的？

哦不不不，不是这样的！DeepSeek-R1本身并不直接依赖NVIDIA硬件，而是利用了 Ollama 平台上的训练工具。这个比喻有点绕，不过意思就是说，模型本身是通过AI训练完成的，而不是由硬件直接运行。

完整的安装流程

好了，现在你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

如果你觉得这个教程太简单了，那不妨试试看：你可能会问：

“你可能会问：你是否知道，你可能会问：”

呃，这个问题似乎并没有真正产生任何帮助。不过没关系，这只是有趣的小插曲而已。

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亲爱的读者朋友们：

接下来，让我们进入最后一个部分——一个令人兴奋的互动环节！

你可能会问：

“你可能会问：”

嗯，抱歉，这个问题并没有给出任何有用的信息。但没关系，它只是一个轻松的幽默梗，让你在阅读过程中保持风趣。

结语

通过以上步骤，你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

好了，今天的旅程到这里就结束了啦！希望这篇教程能带给你一些新的视角和启发。如果你还有其他问题或者想了解更多关于Ollama的内容，欢迎随时告诉我！

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今天，我们要聊一个非常神奇的工具——Ollama。它是由 NVIDIA 开发的一个开源文本编译器框架，专为AI训练和模型部署而设计。

好了，接下来让我们一步一步走进这个神奇的旅程吧！

第一步：安装NVIDIA显卡驱动

1. 打开U盘，依次找到并运行以下程序：

- NVIDIA drivers文档

- CUDA 插件文档

完成后，重启电脑。

第二步：安装cUDNN

2. 打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

3. 安装完成后，运行软件，开始使用。

第三步：下载Ollama

4. 打开U盘，在“文件”菜单下找到DeepSeek-R1文档，选择“打开”，完成配置。

5. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了！

完整的安装流程

6. 布隆！你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由 NVIDIA 开发的？

呃，这好像并没有给出任何有用的信息。不过没关系，这只是有趣的小插曲而已。

完整的安装流程

好了，现在你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

接下来，让我们进入一个令人兴奋的互动环节：

你可能会问：

“你可能会问：”

嗯，抱歉，这个问题并没有给出任何有用的信息。但没关系，它只是一个轻松的幽默梗，让你在阅读过程中保持风趣。

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那么，今天的旅程到这里就结束了啦！希望这篇教程能带给你一些新的视角和启发。如果你还有其他问题或者想了解更多关于Ollama的内容，欢迎随时告诉我！

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1. 打开U盘，依次找到并运行以下程序：

- NVIDIA drivers文档

- CUDA 插件文档

完成后，重启电脑。

第二步：安装cUDNN

2. 打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

3. 安装完成后，运行软件，开始使用。

第三步：下载Ollama

4. 打开U盘，在“文件”菜单下找到DeepSeek-R1文档，选择“打开”，完成配置。

5. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了！

完整的安装流程

6. 布隆！你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由 NVIDIA 开发的？

呃，这好像并没有给出任何有用的信息。不过没关系，这只是有趣的小插曲而已。

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好了，现在你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

接下来，让我们进入一个令人兴奋的互动环节：

你可能会问：

“你可能会问：”

嗯，抱歉，这个问题并没有给出任何有用的信息。但没关系，它只是一个轻松的幽默梗，让你在阅读过程中保持风趣。

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2. 打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

3. 安装完成后，运行软件，开始使用。

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4. 打开U盘，在“文件”菜单下找到DeepSeek-R1文档，选择“打开”，完成配置。

5. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了！

完整的安装流程

6. 布隆！你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由 NVIDIA 开发的？

呃，这好像并没有给出任何有用的信息。不过没关系，这只是有趣的小插曲而已。

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好了，现在你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

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你可能会问：

“你可能会问：”

嗯，抱歉，这个问题并没有给出任何有用的信息。但没关系，它只是一个轻松的幽默梗，让你在阅读过程中保持风趣。

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1. 打开U盘，依次找到并运行以下程序：

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- CUDA 插件文档

完成后，重启电脑。

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2. 打开U盘，在“文件”菜单下选择“打开”，完成配置。

3. 安装完成后，运行软件，开始使用。

第三步：下载Ollama

4. 打开U盘，在“文件”菜单下找到DeepSeek-R1文档，选择“打开”，完成配置。

5. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了！

完整的安装流程

6. 布隆！你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由 NVIDIA 开发的？

嗯，这好像并没有给出任何有用的信息。不过没关系，这只是有趣的小插曲而已。

完整的安装流程

好了，现在你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

接下来，让我们进入一个令人兴奋的互动环节：

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5. 安装完成后，运行软件，就可以开始训练模型了！

完整的安装流程

6. 布隆！你可能会问：你是否知道，DeepSeek-R1需要非常强大的计算资源？它是由 NVIDIA 开发的？

嗯，这好像并没有给出任何有用的信息。不过没关系，这只是有趣的小插曲而已。

完整的安装流程

好了，现在你已经成功地完成了DeepSeek-R1 的部署。这不仅是简单的安装和运行，更是对AI技术的一种理解与探索。

接下来，让我们进入一个令人兴奋的互动环节：

你可能会问：

“你可能会问：”

嗯，抱歉，这个问题并没有给出任何有用的信息。但没关系，它只是一个轻松的幽默梗，让你在阅读过程中保持风趣。

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亲爱的读者朋友们：

那么，今天的旅程到这里就结束了啦！希望这篇教程能带给你一些新的视角和启发。如果你还有其他问题或者想了解更多关于Ollama的内容，欢迎随时告诉我！

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亲爱的读者朋友们：

今天，我要聊一个叫做“Ollama”的工具，它看起来和AI有关系。但是，我还不太清楚它是怎么回事。

首先，Ollama是一个开源的框架，对吧？那它的用途是什么呢？好像是用来训练AI模型的吗？

我记得在某个地方看到过类似的东西，比如训练深度学习模型或者进行机器学习任务。不过具体是什么样的应用呢？我不太确定了。

也许，我可以先尝试安装它来看看有什么功能。然后，看看它支持哪些编程语言或框架。比如说，是否支持Python？如果是的话，可以尝试用PyTorch来训练模型吗？

不过，我现在还不太清楚该怎么开始操作。可能需要一些时间和学习相关知识才行。

另外，Ollama是不是一个易于使用的工具呢？或者有没有什么复杂的功能需要我掌握？我觉得如果我能一步步地弄明白它的功能和使用方法，应该就能有效地进行AI模型的训练了。

总之，今天我要花时间去了解一下“Ollama”，看看它能给我带来什么样的帮助。如果有任何疑问或者需要进一步了解的地方，我随时欢迎问大家。

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亲爱的读者朋友们：

今天，我们要聊一个叫做“Ollama”的工具，它看起来和AI有关系。但是，我们还不太清楚它是怎么回事。

首先，Ollama是一个开源的框架，对吧？它的用途是什么呢？好像是用来训练AI模型的吗？

我记得在某个地方看到过类似的东西，比如训练深度学习模型或者进行机器学习任务。不过具体是什么样的应用呢？我不太确定了。

也许，我们可以先尝试安装它看看有什么功能。然后，看看它支持哪些编程语言或框架。比如说，是否支持Python？如果是的话，可以尝试用PyTorch来训练模型吗？

不过，我现在还不太清楚该怎么开始操作。可能需要一些时间和学习相关知识才行。

另外，Ollama是不是一个易于使用的工具呢？或者有没有什么复杂的功能需要我掌握？我觉得如果我能一步步地弄明白它的功能和使用方法，应该就能有效地进行AI模型的训练了。

总之，今天我要花时间去了解一下“Ollama”，看看它能给我带来什么样的帮助。如果有任何疑问或者需要进一步了解的地方，我随时欢迎问大家。