容器化部署——Docker 中运行 Ollama

Docker+Ollama部署DeepSeek[可运行源码]

本文详细介绍了如何利用Docker和Ollama在本地部署DeepSeek大模型。首先解释了Docker的作用，将其比作标准化集装箱，确保程序环境一致且易于迁移。接着介绍了Ollama，一个本地运行大语言模型的工具，支持多种开源模型并易于安装使用。文章还提供了具体的安装步骤，包括关闭防火墙、更换yum源、安装Docker及依赖项、启动Ollama容器、拉取DeepSeek模型并运行。通过这一系列操作，用户可以在本地轻松部署和运行AI模型，无需依赖云端服务。

第25章：容器化部署——Docker中运行Ollama

一句话总结：容器化不是"会不会"的问题，而是"什么时候必须做"的问题。 1. 环境差异噩梦：不同的CUDA版本、Python版本、系统库版本导致"在我的机器上可以跑"。 2. 迁移成本高：每次扩容/换机器需要手动配置所有依赖。 3. 模型文件分散：模型在各自机器的`~/.ollama`目录里，无统一管理。 4. 多服务编排复杂：AI平台不只是Ollama，还有网关、向量库、监控——单独启动太麻烦。 5. 版本回滚难：Ollama升级后出问题，没有镜像快照，回退需要手动操作。

Docker部署Ollama全攻略[源码]

本文详细介绍了如何通过Docker安装和部署Ollama，一款支持本地运行多种大型开源模型的工具。文章涵盖了硬件配置建议、Docker安装步骤、模型下载与使用方法，以及如何将Ollama接入one-api以实现统一的API调用。此外，还提供了Ollama常用命令、模型体验分享、安全风险提示及解决方案。最后，文章总结了Ollama的实用价值，并推荐了AI大模型学习路线和资源，适合对AI大模型感兴趣的开发者参考。

Docker部署Ollama模型[可运行源码]

本文详细介绍了如何在本地使用Docker和Ollama部署大模型，并支持NVIDIA GPU加速。首先需要安装Ubuntu WSL2作为Linux环境，然后配置NVIDIA Container Toolkit以使Docker能够调用GPU。文章提供了完整的安装流程和可直接使用的docker-compose.yml配置，包括验证GPU支持、安装Toolkit、配置Docker等步骤。此外，还介绍了如何安装Ollama Desktop进行模型测试，以及如何通过Docker部署Ollama并测试API调用。最后总结了整个流程，帮助用户在Windows上实现Docker加GPU运行大模型的目标。

Docker+Ollama部署大模型[项目代码]

本文详细介绍了如何在Linux服务器上使用Docker和Ollama部署本地大模型的全过程。从Docker的安装配置开始，包括不同Linux系统的安装命令，到Ollama的容器化部署和模型下载。文章还提供了多种调用方式，如PostMan接口测试、Python代码调用以及SpringBoot+Vue的集成方案，并特别说明了如何优化容器配置以支持多请求并行处理。最后，作者强调了根据服务器性能选择合适的模型的重要性，并提供了性能调优参数建议。