前言：

在AIoT領(lǐng)域，搭載Ubuntu系統(tǒng)的眺望T527開發(fā)板，僅憑2GB內(nèi)存便成功運(yùn)行15億參數(shù)的DeepSeek-R1輕量級大模型！在邊緣端上演一場算力革命，這一突破性進(jìn)展不僅刷新了邊緣AI設(shè)備的性能天花板，更昭示著低成本、低功耗的AI普惠時代加速到來。

一、DeepSeek-R1 x Ollama簡介

1.1DeepSeek-R1模型

DeepSeek-R1 1.5B作為一款輕量級語言模型，擁有 15 億參數(shù)。該模型不僅在文本生成、對話交互和代碼補(bǔ)全領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，更通過精簡參數(shù)規(guī)模實現(xiàn)了顯著效率提升——其優(yōu)化的推理速度、較低的計算需求以及靈活的部署特性，使得在資源受限的嵌入式設(shè)備上也能實現(xiàn)流暢運(yùn)行，有效降低硬件門檻。該模型具備跨平臺兼容性，全面支持 Linux/Windows/macOS 操作系統(tǒng)及 ARM 架構(gòu)設(shè)備，使開發(fā)者無需依賴云端服務(wù)即可在本地環(huán)境中高效部署 AI 應(yīng)用。

1.2Ollama開源框架

Ollama 是一個開源的大型語言模型（LLM）平臺，旨在讓用戶能夠輕松地在本地運(yùn)行、管理和與大型語言模型進(jìn)行交互。提供了一個簡單的方式來加載和使用各種預(yù)訓(xùn)練的語言模型，支持文本生成、翻譯、代碼編寫、問答等多種自然語言處理任務(wù)。不僅僅提供了現(xiàn)成的模型和工具集，還提供了方便的界面和 API，使得從文本生成、對話系統(tǒng)到語義分析等任務(wù)都能快速實現(xiàn)。

二、部署實戰(zhàn)：Ollama環(huán)境下的三步極速部署

2.1Step1 環(huán)境搭建

#ollama安裝推薦兩種方式#官網(wǎng)提供Linux腳本安裝curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
#手動安裝https://github.com/ollama/ollama/releases

2.2Step2 模型加載

ollama run deepseek-r1:1.5b

2.3Step3 實時推理驗證

已知x2+y2=18，求x+y的最大值

三、T527評估板測試效果

3.1環(huán)境說明

使用眺望電子EVM-T527N開發(fā)套件，搭載2GB內(nèi)存配置，板載運(yùn)行Ubuntu20.04系統(tǒng)。通過SSH登入主板運(yùn)行模型，Debug調(diào)試口用于監(jiān)測運(yùn)行器件資源消耗。

3.1資源監(jiān)控

Ollama 是一個開源的大模型服務(wù)工具，調(diào)用的是CPU進(jìn)行的運(yùn)算，內(nèi)存資源和CPU使用消耗較大，在無風(fēng)扇環(huán)境下，溫升約30℃。

結(jié)語

當(dāng)主流AI芯片還在比拼NPU算力時，全志T527用實際表現(xiàn)證明，真正的邊緣智能不在于參數(shù)堆砌，而在于在嚴(yán)苛資源限制下實現(xiàn)可用、易用、好用的AI賦能。2GB內(nèi)存跑通Ubuntu系統(tǒng)下15億參數(shù)DeepSeek大模型驗證了眺望電子對T527系列處理器的深度優(yōu)化與強(qiáng)大可靠。這背后是眺望電子在低功耗、低成本AI解決方案領(lǐng)域的技術(shù)實力體現(xiàn)。如果您對部署過程感興趣，歡迎隨時與我們聯(lián)系，我們可以為您提供專業(yè)的技術(shù)支持，期待與您合作！