🌟实现DeepSeek大模型的探索之旅🚀

Hey小伙伴们，今天我们来聊聊一个超燃的话题——用Java实现DeepSeek大模型！🔥

📚背景介绍

        DeepSeek是一个高性能的深度学习模型，通常用于处理复杂的搜索和推荐任务。它基于深度学习算法，能够高效地从大量数据中提取关键信息，并生成精准的搜索结果或推荐内容。虽然DeepSeek的原生实现可能依赖于Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），但用Java来实现其关键逻辑和数据处理部分同样充满挑战和乐趣！🎉

目录

一、部署本地 DeepSeek 模型（核心步骤）

1.1 安装 Ollama（模型管理工具）

1.2 Ollama安装步骤 

1.3 下载 DeepSeek-R1 模型

1.4 验证安装

二、Java调用

2.1 Java代码

2.2 调用结果

一、部署本地 DeepSeek 模型（核心步骤）

1.1 安装 Ollama（模型管理工具）

OllamaWindows安装包OllamaSetup0.1.46.zip资源-CSDN文库

Ollama安装包（Window版本）0.5.7版本资源-CSDN文库

点击上方链接跳转到Ollama下载页面

1.2 Ollama安装步骤 

Ollama安装超详细过程，一看就会！Ollama来帮你！-CSDN博客

1.3 下载 DeepSeek-R1 模型

命令（选择适合配置的版本）：

ollama run deepseek-r1:1.5b  # 基础版（适合8GB内存）
ollama run deepseek-r1:7b    # 标准版（需16GB内存）
ollama run deepseek-r1:14b   # 高性能版（需24GB+显存）

根据自己电脑配置下载对应版本！！！ 

下载过程 ：

该过程很慢…… 

该过程很慢…… 

安装完成截图…… 

1.4 验证安装

浏览器访问：http://localhost:11434，若显示 Ollama 运行状态，则部署成功 

二、Java调用

2.1 Java代码

Java实现调用Deepseek-R1.1.5b大模型（超详细教程，附代码）-CSDN博客https://blog.csdn.net/Z0412_J0103/article/details/145931908

2.2 调用结果

🔥总结：
        虽然用实现DeepSeek大模型具有一定的挑战，但通过合理的架构设计和性能优化，完全可以实现高效、稳定的深度学习服务。这个过程不仅能提升你的Java编程能力，还能让你更深入地理解深度学习模型的原理和实现。💪

上一篇文章：Java实现调用Deepseek-R1.1.5b大模型（超详细教程，附代码）-CSDN博客https://blog.csdn.net/Z0412_J0103/article/details/145931908下一篇文章： 

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