一、DeepSeek简介
1.1 发展历程
1.2 模型特点
参数规模灵活：提供1.5B/7B/33B等多种规格
混合精度训练：支持FP16/INT8/INT4量化部署
上下文感知优化：动态分配计算资源至关键token
中文优化：在Wudao Corpus等中文数据集上强化训练
1.3 技术突破
MoE架构：专家混合层动态路由计算路径
梯度稀疏化：反向传播时仅更新关键参数
自适应量化：运行时根据硬件自动选择最优精度
二、ollama简介
2.1 软件简介
Get up and running with large language models.
2.2 主要功能
下载大语言模型；
运行大语言模型；
除此之外还有很多功能，通过它的命令行帮助信息可以看到：基本上可以归纳为两类功能：
模型文件管理：下载（pull）、创建（create）、删除（rm）、拷贝（cp）、查看（list）、上传（push）、查看模型信息（show）
模型运行管理：运行（run）、启动（serve）、停止（stop）、查看正在运行的模型（ps）
2.3 主要优势
其核心优势包括：跨平台支持（Linux/Windows/macOS）；
支持NIVIDA/AMD GPU加速，如有相应GPU推理速度快；
使用简单，安装软件、下载模型、运行模型均只需要一条命令
三、安装ollama
四、下载deepseek-r1:1.5b模型
五、运行deepseek-r1:1.5b模型
<think>
嗯，我现在需要帮用户写一个用于快速排序的Python函数，而且用户已经给了这个任务。首先，我要理解用户的需求是什么。他们可能是一个刚开始学编程的人，或者
需要快速完成一个简单的排序程序。
接下来，我应该分析用户的使用场景和身份。可能是刚接触编程的新手，或者是需要快速实现一个基本功能的用户。用户的真实需求应该是了解如何编写一个高效的排
序函数，并且能够运行在实际的应用中。
然后是思考用户可能没有明确表达出来的深层需求。比如，他们可能不仅仅想看到代码，还希望了解排序算法的基本原理、优缺点，或者如何优化这个函数以提高效率
。这些都是潜在的需求，可能会帮助我更全面地回答问题。
现在，我要考虑用户的编程基础情况。快速排序作为一种高效的排序算法，通常需要理解递归的策略和选择基准点的能力。因此，如果用户的基础较弱，可能在实现过
程中会遇到一些困难，比如如何正确分割数组或选择合适的基准点。因此，我的解释应该详细但易于理解，确保用户能够逐步掌握。
我还需要思考现有的代码结构。快速排序的实现通常包括几个步骤：选择一个基准点，将数组分成两部分，然后递归地对这两部分进行排序。如果需要优化，可以考虑
使用堆化结构或者减少比较次数，但这可能超出了用户的需求范围。
最后，我要确保提供的回答足够详细，能够帮助用户理解整个过程，并且代码也尽可能简洁，同时易于修改和扩展。这样，即使用户只是想测试函数的运作，也能快速
得到所需的结果。
</think>
好的！以下是用Python实现快速排序（QuickSort）的函数，以及一个简单的示例：
```python
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[0]
rest = arr[1:]
less = []
greater = []
for num in rest:
if num < pivot:
less.append(num)
else:
greater.append(num)
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
def test_quicksort():
import random
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 9, 5]
random.shuffle(arr)
sorted_arr = quicksort(arr)
print("原数组：", arr)
print("快速排序后的结果：", sorted_arr)
if __name__ == "__main__":
test_quicksort()
```
### 使用说明：
1. **输入**：一个包含整数的列表（数组）。
2. **实现过程**：
- 如果数组长度小于等于 1，直接返回该数组本身（作为基准情况）。
- 在选择第一个元素作为基准点 `pivot`，然后将剩下的元素分成两部分：一部分是所有比基准点小的元素，另一部分是比基准点大的元素。
- 对于较小的部分，继续递归地应用快速排序方法，直到整个数组被排序。
3. **输出**：
- 原始输入数组的一个 shuffled 版本（因为示例中使用了 `random.shuffle`）。
- 快速排序后的结果。
### 示例运行结果：
```python
原数组：[1, 2, 9, 5, 3, 6, 8, 10]
快速排序后的结果：[1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10]
```
这个函数实现了基本的快速排序实现，但需要根据实际需求进行调整和优化。
total duration: 1m16.264529746s
load duration: 40.057974ms
prompt eval count: 65 token(s)
prompt eval duration: 1.097s
prompt eval rate: 59.25 tokens/s
eval count: 767 token(s)
eval duration: 1m14.622s
eval rate: 10.28 tokens/s
<think>
嗯，用户问的是《水浒传》里有多少个梁山好汉。首先，我得回想一下梁山好汉是谁们。我记得梁山好汉主要是那些在梁山打倒的豪强人，比如黄忠、鲁智深、张天师这些大人物，他们组成了一支好汉队伍。
然后，问题来了，有多少个呢？《水浒传》里可能没有明确给出数字，所以可能需要根据故事来推断或者查证。我好像听说过梁山好汉一共有三路：第一路是黄忠、鲁智深和张天师；第二路是黄光石、林冲、赵云；第三路是白虎、刘禅、黑虎。
算下来，每条路有三人，那应该是九个好汉。所以可能梁山好汉一共有九个人组成一支队伍，或者可能是九个好汉在梁山打倒过。
不过，我也得考虑一下是否有其他的人加入或变动的情况。比如，在《水浒传》中提到过，梁山好汉有三路，每路三人，加上一些后来的人物，但总体上还是九个人组成一支队伍，也就是梁山好汉总共九人。
所以，综合来看，梁山好汉一共有九个成员，也就是梁山好汉队。这可能就是用户在问的答案。
</think>
《水浒传》中的梁山好汉一共有一路、二路、三路三个大队伍，每组各有三人，组成总共**九个梁山好汉**（“梁山好汉”一词）。这些好汉包括黄忠、鲁智深、张天师；黄光石、林冲、赵云；白虎、刘禅、黑虎。他们在梁山打倒过许多豪强人，成为梁山的守护者和英雄。
total duration: 38.169465732s
load duration: 38.989844ms
prompt eval count: 14 token(s)
prompt eval duration: 645ms
prompt eval rate: 21.71 tokens/s
eval count: 396 token(s)
eval duration: 37.484s
eval rate: 10.56 tokens/s
确认系统信息
首先，确认你的Linux发行版和CPU架构，以便下载正确的Ollama版本。
查看Linux内核版本：
查看CPU架构：
使用以下命令解压并安装Ollama到系统目录中（需要root权限）：
关闭Ollama服务
使用systemctl命令（如果Ollama作为服务运行）：
或者手动停止服务：在运行Ollama的终端中按 Ctrl + C。
编辑服务配置文件：
修改配置内容，在 [Service] 部分添加或更新以下行：
重载systemd配置：
重新启动Ollama服务：
检查服务状态以确认服务是否正常运行：
检查旧路径 (/usr/share/ollama/.ollama/models) 是否已经不再包含模型文件。
检查新路径 (/data/ollama/models) 下是否有生成的 blobs 和 manifests 文件夹，这表明模型路径更改成功。
一键运行ModelScope模型
# 运行 ollama 容器，首次会下载run --name ollama $(autotag ollama)# 运行 deepseek 1.5b，首次会自动 pull 镜像ollama run deepseek-r1:1.5b# 运行 deepseek 8b 占用大概内存 6-7Gollama run deepseek-r1:8b# verbose 增加详尽的输出，会将当前的 tokens 速率等显示出来ollama run deepseek-r1:8b -verbose# 列出已经下载的 LLMollama list
输出解释
total duration: 3m31.258084877sload duration: 29.482802msprompt eval count: 34 token(s)prompt eval duration: 622msprompt eval rate: 54.66 tokens/seval count: 1417 token(s)eval duration: 3m30.603seval rate: 6.73 tokens/s
部署Anything LLM容器
· END ·
进群和电子工程师们面对面交流经验