本地搭建Deepseek如何喂饭，很简单！

前两期简单讲解了，如何在本地安装ollama+deepseek，如何手动修改占用系统盘的大模型。

今天来讲一讲如何对搭建好的工具进行喂饭，这就跟喂小猫小狗一样，喂熟了就听你话了。

步骤一：登录ollama官网

打开浏览器，访问ollama官网。

步骤二：选择模型

点击页面右上角的菜单按钮（通常显示为三个横线或类似符号）。

在弹出的下拉菜单中，选择“Models”选项。

查看所有可用的模型，找到你想要使用的，如nomic-embed-text。

我选择了nomic-embed-text这个比较火的模型

nomic-embed-text    

步骤三：复制并运行命令

选择所需的模型后，点击进入页面。

在右侧找到一个复制按钮，复制该模型的代码。

打开终端（如Linux或macOS用户使用ssh），粘贴复制内容并回车以执行下载。

命令：ollama pull nomic-embed-text

步骤四：启动ollama服务

下载完成后，确保olllama服务已启动。可以通过命令重新启动服务：

ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b

注意：ollama默认是开机自动启动的，只有临时关闭过ollama程序后，才需要重新去启动它。

步骤五：进入WebUI界面

打开谷歌浏览器，通过扩展插件进入ollama WebUI。

步骤六：设置RAG模型

在“RAG Settings”中选择“text embedding model”，将选定的模型如nomic-embed-text输入字段。

确认设置，保存更改。

步骤七：上传知识文件

点击“添加知识”按钮。

在弹出的窗口中选择支持格式的文件，如PDF、CSV、TXT或MD。

通过拖拽或点击“提交”按钮将文件添加到知识库中。

步骤八：监控和评估

上传完成后，模型会开始处理这些文档，以创建知识图谱。

使用测试语句与模型对话，观察其回复质量是否提升，如生成准确性、相关性等。

常见问题及解决方法：

模型未响应

确保终端没有错误，命令正确执行。

文件格式不支持

检查文件扩展名是否符合要求，或尝试重新上传。

性能慢

优化模型大小或增加内存，提升处理速度。

喂食后的好处：

提高模型对实际问题的理解和回答能力。

增强模型生成内容的相关性和准确性。

便于在本地环境中进行持续优化，适应特定需求。

通过以上步骤，你可以成功喂食本地搭建的Deepseek模型，提升其性能和实用性。