上一篇文章中已经简单介绍了Windows系统下，如何本地化部署ollama 7B模型，可能有的朋友会发现运算过程比较缓慢，如果是一个复杂的问题光思考过程都要好久，如果你刚好有英伟达GTX10系以上的显卡，请跟着这篇文章简单操作，即可把显卡的性能也利用起来：
第一步：准备工作，我们需要下载到英伟达官方提供的CUDA驱动，网址：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads；选择对应的系统即可：
第二步：双击下载的安装包，根据安装提示直接进行安装即可
第三步：验证，又来到我们之前讲到的命令行窗口中（WIN键+R键 运行窗口中输入cmd回车打开），输入nvcc --version 回车，再输入nvidia-smi 回车，会出现如图所示的结果：
如果窗口内容输出跟的某些数字版本跟我的不一致也没关系，不影响使用
在命令行窗口中输入nvidia-smi -L 回车，将UUID：后面的内容都复制保留下来，括号不用，例如我这里复制下来就是
GPU-d0352a7d-15a1-b695-6f45-aa25ac479760，无法复制的也可以手动记录，下一步需要使用
第四步：重点，新手可能容易操作错误。按Win+R键，输入sysdm.cpl 然后回车，打开计算机属性，然后按照下图所示，找到环境变量，点击环境变量下方的 新建 按钮
我们总共需要新建两个内容：
（1）变量名：OLLAMA_GPU_LAYER 变量值：cuda
（2）变量名：CUDA_VISIBLE_DEVICES 变量值：GPU的UUID（第三步中记录的编号）
确认无误后点击确认，关闭其他窗口即可
第五步：验证是否部署成功，我们先打开两个命令行窗口（CMD），第一个窗口输入ollama run deepseek-r1:7b 然后回车，第二个窗口输入ollama ps 然后回车，如果出现下图所示的内容代表已经安装成功（关键在于右侧窗口的PROCESSOR 是否包含GPU，如果是100%CPU代表没有安装成功，出现其他数字也没关系，只要有GPU的参与代表已经成功安装，只是显卡没办法负载整个模型，可能就出现CPU/GPU协作承载）：
以上的操作就是本地化部署Deepseek R1:7b 的英伟达显卡CUDA部署流程，这次的操作会比之前的难度更大，大家可以尝试一步步慢慢来，有遇到问题的地方可以发到评论区我们一起研究，谢谢各位！