Ollama 的“全名”是“DeepSeek-R1”，别担心！让“Ollama”的下载过程不再复杂——详细教程，轻松上手

各位小伙伴，大家好！

今天我要和大家分享的是一个超级有用的工具——DeepSeek-R1。这个名字听起来有些神秘，不过别急，咱们一步步来。别着急，让我们一起“下载”DeepSeek-R1吧！（小声告诉自己：别担心，只要按照步骤一步步来，你就能轻松上手）

首先，我得给它起个名字。原来叫“Ollama”，但它的英文全名是“DeepSeek-R1”。所以，它其实是一个超级强大的APP——一个叫做“Ollama”的全称是什么呢？哦不，不是，别紧张！这个“Ollama”只是我们软件工程的缩写，它本身就是用来运行那个强大的DeepSeek-R1的。

好了，让我们一步一步来下载和安装这个超级强大的APP。首先，我得先解决一个问题：这是个超级工具，怎么下载呢？让我们看看第一步：

第一步：安装隐藏的NVIDIA显卡驱动

别急，这是一个隐藏在芯片背后的硬件工具。我们需要手动安装它，因为其他地方可能有隐藏的设置。打开Windows命令提示符，输入“nvidia-smi”或者直接使用“nvidia”这个快捷键，之后进入NVIDIA的下载页面。

接下来，我需要找到一个支持文件夹“CUDNN”的页面。嗯，这里有个名字叫“cuDNN”，听起来像是深度神经网络的库。“cuDNN”其实就是我们常说的“CUDA下的C++代码”，是用于加速深度学习模型运行的工具。

安装完这个之后，我们需要将一些隐藏的配置文件复制到Ollama对应的文件夹里。让我们看看，这些文件具体叫什么：

- nvidia-smi

- kernel.cu

- nvidia_config.h

- nvidia_config.cpp

好，现在我们准备好下载“Ollama”了！

第二步：安装Ollama

打开终端，输入以下命令：

```bash

cd /usr/local/cdenv2/bin/nvidia

g++ -o Ollama.o main.o.o -m64

cd ..

./Run build

./dist/deepseek-r1/

cd .

./Ollama.o

nvidia_config.h Ollama.o

```

哎，这步可能有点复杂，没关系，耐心点。之后，在终端里输入：

```bash

./Ollama /deepseek-r1/7b /

```

然后等待几分钟，深度学习的模型就会被下载到一个新的文件夹里！

第三步：配置和运行

最后，我们再回到Ollama的文件夹，按照提示配置好路径。然后输入以下命令：

```bash

./run deepseek-r1:7b

```

这个命令就像在运行一个强大而专业的系统一样。

好了，安装、配置完成之后，就可以点击开始运行啦！深度学习的模型就绪了！

总结一下

现在我们有了一个超级强大的APP——DeepSeek-R1。它支持深度学习和图像识别，非常实用。不过，下载这个过程看起来有点复杂，但只要一步一步来，就不怕。

别担心！让我们一起上手试试吧。安装显卡驱动、运行CUDNN、复制文件到Ollama的文件夹里——不难。

所以，不要犹豫了！让我们开始吧！

（小提示：在配置过程中可能会遇到一些小问题，没关系，耐心等待就行。）

关键词：“APP下载”

这次教程不仅能让你轻松上手DeepSeek-R1，还能帮助你优化自己的深度学习项目。记住，别忘了给它一个好评哦！