/models /deepseek-7b /v1.0 /v1.1 /deepseek-33b /v2.0 安全建议 启用模型沙箱：使用nsjail进行容器化隔离输入过滤：集成llm-guard进行输入检测速率限制：API层添加token bucket限流 典型问题解决方案 Q：遇到CUDA out of memory错误A：尝试以下步骤：降低batch_size启用pad_token_id=tokenizer...
使用命令提示符与DeepSeek对话并不友好,为了更好的体验,我们可以安装AI WebUI,这里使用的是浏览器插件:Page Assit,如何效果如下: 四、总结 1、整体DeepSeek R1本地化部署非常顺畅,并很容易上手,基本属于无门槛入门。 2、当然将DeepSeek R1本地化部署不是目的,最重要是的如何利用DeepSeek更好的应用于工作或集成...
2025年开年被Deepseek深深的震撼到了,虽然在春节之前已经在使用Deepseek了,而且手机上还下载了APP,但是过年期间的新模型发布再一次击中心窝窝, 随着这么多天的跟进, 深刻体会到中国已开始漂亮的反击,;在使用Deepseek的时候,因为有些不地道的国家对Deepseek的攻击导致没办法正常使用,所以想讲Deepseek进行本地化部署,方...
LLM的部署很简单,唯一的坑点就是那个本地模型文件的加载,譬如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf。他要手动新建一个子目录,这里我搞了半天,一开始一直加载不到模型。。。 同时基于ollama的使用体验,后面我只介绍ollama 第二步:完成部署 完成准备环境以及ollama的部署,完成(非官方适配)显卡激活 如果你...
最近,DeepSeek的访问出现了不稳定的问题,一个有效的解决方案是进行本地化部署。本地化部署不仅可以避免网络波动带来的影响,还能提供更高的隐私保护和数据安全性。通过本地化部署,用户可以在自己的设备上运行DeepSeek模型,无需依赖外部网络连接,从而实现更稳定、更可靠的使用体验。
那么我们作为普通人如何更方便和高效的使用Deepseek的本地化服务呢？请看下面三个步骤：第一.安装基础搭建 我们选用Ollama作为运行框架。Ollama是一款轻量级的AI模型运行框架，具备良好的兼容性，能够支持多种开源模型。我们将借助Ollama来部署并运行DeepSeek模型，以充分发挥其性能优势。具体操作步骤：1、打开Ollama官网...
要在本地部署DeepSeek模型，通常需要以下步骤：1. 环境准备 确保你的本地环境满足以下要求：Python 3.8+CUDA（如果使用GPU）PyTorch 或 TensorFlow（根据模型需求）2. 安装依赖 使用pip安装必要的依赖包：bash 复制 p 如果使用TensorFlow：pip install tensorflow transformers 3. 下载模型 从Hugging Face或其他来源下载...
龙芯成功本地化部署DeepSeek 3A6000或成首款支持DeepSeek的国产桌面 来源：挖贝网 日前，龙芯中科（688047.SH） 官方微信公众号发文表示，采用龙芯3A6000处理器的诚迈信创电脑和望龙电脑已实现本地部署DeepSeek，部署后无需依赖云端服务器，避免了因网络波动或服务器过载导致的服务中断，可高效完成文档处理、数据分析、...
本地部署基于Ollama的DeepSeek模型,可以按照以下步骤操作。Ollama 是一个用于本地运行大型语言模型(LLM)的工具,支持多种模型,包括 DeepSeek。 一. 安装 Ollama Ollama 支持 macOS 和Linux系统。以下是安装步骤: macOS 1. 打开终端。 2. 运行以下命令安装 Ollama: ...