前言：

在AIoT領域，搭載Ubuntu系統的眺望T527開發板，僅憑2GB內存便成功運行15億參數的DeepSeek-R1輕量級大模型！在邊緣端上演一場算力革命，這一突破性進展不僅刷新了邊緣AI設備的性能天花板，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。該模型不僅在文本生成、對話交互和代碼補全領域表現優異，更通過精簡參數規模實現了顯著效率提升——其優化的推理速度、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備上也能實現流暢運行，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 操作系統及 ARM 架構設備，使開發者無需依賴云端服務即可在本地環境中高效部署 AI 應用。

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行、管理和與大型語言模型進行交互。提供了一個簡單的方式來加載和使用各種預訓練的語言模型，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。不僅僅提供了現成的模型和工具集，還提供了方便的界面和 API，使得從文本生成、對話系統到語義分析等任務都能快速實現。

二、部署實戰：Ollama環境下的三步極速部署

2.1Step1 環境搭建

#ollama安裝推薦兩種方式#官網提供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環境說明

使用眺望電子EVM-T527N開發套件，搭載2GB內存配置，板載運行Ubuntu20.04系統。通過SSH登入主板運行模型，Debug調試口用于監測運行器件資源消耗。

3.1資源監控

Ollama 是一個開源的大模型服務工具，調用的是CPU進行的運算，內存資源和CPU使用消耗較大，在無風扇環境下，溫升約30℃。

結語

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