【DeepSeek-R1 +1.5B】2060显卡ollama本地部署+open-webui界面使用
https://github.com/open-webui/open-webui
Deepseek开源R1系列模型，纯RL助力推理能力大跃升！
2060显卡下使用deepseek-r1-1.5B
deepseek开源小模型需要的显存（根据显存来选模型大小） ，图from: DeepSeek本地部署，保姆级教程，带你打造最强AI-CSDN博客
ollama官方下载 （可能卡住，往下看）
ollama pull deepseek-r1:1.5b
国内源下载
ollama serve
ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF下载成功
二、类似chatgpt界面使用 （需要先安装python管理软件anaconda）
open-webui
python相关环境安装
conda create -n open-webui python=3.11 -y
激活环境
conda activate open-webui安装open-webui的关键
pip install open-webui -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/启动open-webui
open-webui serve启动成功后获得浏览器的ip
类似chatgpt的界面
http://127.0.0.1:8080/
实际测试
扩散模型的原理
给出伪代码
给出的
思维过程可显示
我现在需要理解扩散模型（Diffusion Model）的原理。扩散模型听起来和图像生成有关，可能用于生成高分辨率的图像，比如电影或游戏角色。那它到底是怎么工作的呢？让我一步步来分析。
首先，我记得扩散模型是一种生成式模型，通过某种过程让数据逐渐扩散到中间层，最后在输出层形成最终的图像。这可能涉及到热扩散或者类似物理扩散的过程，但具体细节我不太清楚。
扩散模型通常包括几个步骤：训练和测试阶段。训练的时候，它随机初始化了一些变量，然后按照一定规则逐步“扩散”这些变量，直到它们达到某个平衡状态。这个过程可能类似于机器学习中的损失函数优化，通过调整每个变量的值来最小化某种损失。
让我看看具体是怎么操作的。训练模型时，数据可能会被“扩散”，比如先让低分辨率图像变得更像高分辨率图像。这可能涉及到在中间层进行一些变化或添加，使得最终的结果接近真实图像。这样做的目的是让生成的图像越来越接近真实数据分布。
然后，在测试阶段，模型生成一个新的数据点。这个过程应该和训练阶段类似，只是直接从数据开始扩散，生成新的样本。这样得到的样本可能比训练阶段的数据更接近真实数据，从而作为最终的输出。
我还记得，扩散模型可能使用了神经网络来处理这些变量。在每个步骤中，网络会处理当前的状态，并将其传递到下一个步骤。这可能涉及到一些数学变换或优化过程。
扩散模型的一个关键点是热扩散过程，或者说是基于随机游走的过程。这让我联想到物理中的热扩散，数据是如何逐步被“扩散”到中间层的。每个层次的数据是前面层次的某种函数，通过调整参数来生成最终的图像。
另外，扩散模型可能使用了不同的方法来优化训练过程。比如，他们可能会用概率分布来建模生成的过程，并尝试最小化一个损失函数，这涉及到KL散度等概念。这样可以让生成的结果更接近真实数据分布。
我还不太明白具体是如何进行热扩散的。可能在每个步骤中，数据会被随机扰动或调整，以逐渐趋近于高分辨率图像。这种随机性如何确保最终结果的有效性呢？是不是通过多次模拟来获得一个概率分布，然后取其平均值？
还有一个问题，扩散模型是否涉及到对偶训练方式。也就是说，在训练阶段生成模型的变量，而在测试阶段直接使用这些变量生成新的样本。这可能减少了一些中间步骤的计算负担，同时也能更好地利用数据间的相似性。
我还需要弄清楚扩散模型的具体方程是什么样的。比如，是否有参数θ，使得每个中间层的条件分布p(x_{t}|x_{t+1})或者类似的结构？这样模型就可以通过优化这些参数来调整生成过程，使其逼近真实数据分布。
最后，扩散模型的应用场景有哪些呢？除了生成图像外，可能还有其他如视频生成、音频合成或者其他高分辨率数据的生成。这些应用需要支持的计算资源和算法效率也很重要，所以扩散模型设计时应该考虑如何高效地进行训练和生成过程。
综上所述，扩散模型通过一个从低分辨率到高分辨率的数据扩散过程，使用神经网络来调整参数，并根据概率分布优化生成结果。这样就能在测试阶段生成高质量的高分辨率样本。
附录
下载gguf后导入为ollama格式 （用于无法直接拉，手动加载，有bug，会胡言乱语）
魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF
https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF先安装modelscioe命令
pip install modelscope
下载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf
modelscope download --model unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf --local_dir ./gguf转化为ollama读取形式
创建一个Modelfile文件（无后缀），写入以下内容
FROM ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf
转为为ollama模型
ollama create deepseek-r1-qwen-1.5b-Q4_K_M -f Modelfile导入结果
运行
ollama run deepseek-r1-qwen-1.5b-Q4_K_M