在 Ollama 中调用已部署的 DeepSeek 模型，可以通过以下步骤操作：

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1. 确认模型已正确部署

首先确保你已通过 Ollama 正确部署了 DeepSeek 模型。常用命令：

bash

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ollama list  # 查看已安装的模型列表

如果列表中没有 DeepSeek，需要先拉取模型（假设模型名称为 deepseek）：

bash

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ollama pull deepseek

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2. 基础调用命令

直接通过 ollama run 启动模型并进入交互式对话：

bash

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ollama run deepseek

输入问题后，模型会生成回复。按 Ctrl+D 退出交互模式。

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3. 非交互式单次调用

通过管道 (|) 或 echo 直接发送问题，无需进入交互模式：

bash

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echo "为什么天空是蓝色的？" | ollama run deepseek

或：

bash

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ollama run deepseek "为什么天空是蓝色的？"

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4. 调整生成参数

通过 --options 自定义生成参数（如温度、最大 token 数等）：

bash

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ollama run deepseek "写一首关于春天的诗" --temperature 0.8 --num_predict 500

常用参数：

• --temperature: 控制随机性（0-1，默认 0.8）

• --num_predict: 限制生成的最大 token 数

• --seed: 设置随机种子

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5. 结合脚本或文件输入

将问题保存在文件中，通过重定向输入调用：

bash

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ollama run deepseek < input.txt

或使用脚本自动化：

bash

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#!/bin/bash
echo "用户问题" | ollama run deepseek >> output.txt

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6. 通过 API 调用

Ollama 提供本地 API，可用 curl 调用：

bash

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curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek",
  "prompt": "为什么太阳会发光？",
  "stream": false,
  "options": {
    "temperature": 0.7,
    "num_predict": 300
  }
}'

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常见问题

• 模型名称错误：用 ollama list 确认模型名称。

• 端口冲突：默认端口 11434 被占用时，可通过 ollama serve 指定新端口。

• 性能问题：大模型需足够内存（如 7B 模型约需 16GB RAM）。

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通过上述命令，你可以灵活地在本地调用 DeepSeek 模型进行文本生成。