随着边缘计算的兴起，将大型语言模型（LLM）部署到资源受限的边缘设备成为研究热点。Ollama凭借其高效的模型压缩技术和轻量级推理框架，为DeepSeek等先进模型的边缘部署提供了可能。本文深入探讨Ollama的模型压缩技术（如量化、蒸馏和动态量化），并以DeepSeek R1为例，展示其在边缘设备（如Raspberry Pi 5）上的部署实践。文章结合理论分析、数学建模和大量Python代码（含详细中文注释），阐述模型压缩原理、部署流程和性能优化策略。实测结果表明，Ollama的压缩技术可将DeepSee