Comment installer DeepSeek avec Ollama ? 263

Ollama est un outil permettant de déployer et de gérer localement des grands modèles d'IA. DeepSeek est un grand modèle de langage développé de manière autonome par la société d'intelligence artificielle DeepSeek (DeepSeek). Ci-dessous, nous vous guiderons étape par étape pour installer DeepSeek avec Ollama.

Étape 1 : Installer Ollama (compatible avec tous les systèmes)

Ouvrez l'outil en ligne de commande de votre ordinateur (PowerShell pour les utilisateurs Windows, Terminal pour Mac/Linux), puis :

1. Installer Ollama en une seule commande

Windows (cliquez droit et exécutez PowerShell en tant qu'administrateur) :

winget install ollama

Mac/Linux :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Une fois l'installation terminée, saisissez la commande suivante pour vérifier si elle a réussi :

ollama --version

Si vous voyez un numéro de version (par exemple ollama version 0.1.23), cela signifie que l'installation a réussi !

Étape 2 : Installer le modèle DeepSeek

Cas 1 : Pris en charge officiellement (recommandé !)

1. Ouvrez le site de la bibliothèque de modèles d'Ollama : https://ollama.ai/library

2. Saisissez deepseek dans la barre de recherche pour voir s'il existe un modèle officiel (par exemple deepseek-7b-chat)

3. Si c'est le cas, exécutez directement la commande suivante (en prenant deepseek-7b-chat comme exemple) :

ollama run deepseek-7b-chat

Ollama téléchargera et démarrera automatiquement le modèle. Une fois terminé, l'invite de saisie >>> s'affichera. Il vous suffira alors de saisir directement vos questions !

Cas 2 : Non pris en charge officiellement (installation manuelle)

Si DeepSeek n'est pas disponible officiellement, vous devez procéder manuellement :

1. Télécharger les fichiers du modèle

Visitez le site de modèles Hugging Face : https://huggingface.co

Recherchez deepseek-7b-chat-gguf et trouvez une version quantifiée (par exemple Q4_K_M.gguf)

Téléchargez le fichier du modèle au format .gguf (un compte Hugging Face peut être nécessaire)

2. Créer le fichier de configuration

Créez un nouveau fichier texte nommé Modelfile (sans extension) avec le contenu suivant :

FROM /votre-chemin/deepseek-7b-chat.Q4_K_M.gguf  # Remplacez par le chemin réel de votre fichier
PARAMETER temperature 0.7  # Contrôle la randomité des réponses (0=conservateur, 1=créatif)

3. Installer le modèle personnalisé

Exécutez dans la ligne de commande (attention au chemin du fichier) :

ollama create deepseek -f /votre-chemin/Modelfile  # Remplacez par le chemin réel du Modelfile

4. Exécuter le modèle

ollama run deepseek

Étape 3 : Tester le modèle

Une fois l'installation terminée, saisissez directement vos questions dans la ligne de commande pour tester :

>>> Écris une fonction en Python pour calculer la suite de Fibonacci

Après un court instant, le modèle générera le code !

Solutions aux problèmes courants

1. Fichier de modèle introuvable

• Vérifiez que le chemin du fichier est correct (il est conseillé de placer le fichier sur le bureau, le chemin ressemblera à /Users/votre-nom-utilisateur/Desktop/deepseek-7b-chat.Q4_K_M.gguf)

• Si une erreur d'autorisation s'affiche, essayez d'ajouter sudo avant la commande (Mac/Linux)

2. Exécution lente

• Assurez-vous que votre ordinateur dispose d'au moins 8 Go de mémoire

• Essayez une version quantifiée plus petite (par exemple Q2_K ou Q3_K)

3. Le modèle ne répond pas

• Vérifiez que votre connexion réseau fonctionne (une connexion est nécessaire lors de la première exécution)

Redémarrer le service Ollama :

ollama serve  # Laissez cette fenêtre ouverte et ouvrez-en une autre pour exécuter le modèle

Astuces

• Appuyez sur 【Ctrl+C】 pour interrompre la génération du modèle

• Saisissez【 /bye】 pour quitter le modèle

• Pour plus de commandes, consultez ollama --help

Grâce à ces étapes, vous devriez être en mesure d'installer et d'exécuter le grand modèle DeepSeek sans problème. Si vous rencontrez d'autres difficultés lors de l'installation, vous pouvez consulter la documentation officielle d'Ollama ou demander de l'aide auprès des communautés concernées.