@AI入门小白
Ollama的环境变量设置部分说明不够详细，次部署时模型默认装到C盘导致空间不足6。

@老王
文中提到的LangChain对接方实用，已成功将本地模型接入知识库系统。期待更多微调实战例45。

一、心实现路径

→ 硬件准备
搭载酷睿Ultra处理器（含XMX引擎）或NVIDIA GPU（8G显存以上）的设备可流畅运行7以下模型10。内存建议16G起步，存储空间需预留2倍模型体积（如Gemma2需5G空间）6。

三、使用说明与教程

▍ 浏览器插件集成
安装PageAssist扩展（支持Chrome/Edge），在设置中填入本地API地址（默认http://localhost:11434），即可实现网页划词问答[10]()。

二、部署解决方

✧ 步骤1：环境搭建
安装Python3.8+与CUDA驱动，通过p install transformers torch安装基础库1。Windows用户推荐使用Ollama优化版（含IPEX-LLM加速）10。

四、安装全流程

1. Ollama部署
   • 官网下载Windows/Mac安装包
   • 管理员终端执行ollama serve启动服务7
2. 模型下载
   • 基础版：ollama pull gemma:2b
   • 中文版：ollama pull deepseek-r1:7b-chat8
3. 性能调优
   添加运行参数--num-gpu 1 --num-thread 4分配计算资源，内存不足时可启用--low-vram模式6。

用户评论模拟

@科技探索者
实测在灵耀14上跑DeepSeek-R1，速度比云端版慢2秒左右，但隐私性确实有保障。建议增加模型量化教程10。

→ 模型选择矩阵
■ 入门级：Gemma2（1.6G/低算力需求）6
■ 进阶型：DeepSeek-R1（7参数/中文优化）7
■ 专业级：Llama3-8（支持知识库扩展）4

▍ 知识库对接方
使用LangChain框架连接向量数据库：

✧ 步骤2：模型部署
执行ollama run deepseek-r1:7b自动下载模型（Mac/Linux需添加--gpu参数）7。自定义安装路径可通过设置OLLAMA_MODELS环境变量实现6。

✧ 步骤3：交互测试
启动令行输入/help查看指令集，输入/generate "你的问题"获取。支持流式输出与上下文记忆9。

python
from langchain_community.embeddings  import OllamaEmbeddings 
embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")

支持PDF/TXT文档自动索引与语义检索5。

AI本地文本模型部署指南：从入门到实践

〇 概要

◆ 本地部署AI文本模型已成为保护数据隐私、降低算力成本的心方12。通过开源工具链（如Ollama、Transformers）与轻量化模型（如Gemma2、DeepSeek-R1），用户可在消费级设备上实现智能问答、文本生成等功能。本指南整合硬件选型、模型部署、应用开发全流程，提供可复现的实践路径，帮助和好者构建私有化AI系统46。

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