本报讯(大连新闻传媒集团记者杨旭)昨日,记者从大连市大数据运营有限公司(以下简称为“大连大数据”)了解到,该公司基于全资投建的大连理工大学超算中心(二期)算力集群完成DeepSeek本地化部署全流程技术攻关,2月12日正式上线DeepSeek-R1模型系列服务。该系列包含6710亿参数规模的完整版及高效轻量化的蒸馏版,可根据用户个...
搭建属于自己的 DeepSeek 本地部署环境,需要结合模型部署、API 接口搭建以及前端交互等步骤。以下是详细的流程: 1. 环境准备 操作系统:建议使用 Linux(如 Ubuntu 20.04)或 macOS。 硬件要求: CPU:至少 8 核。 GPU:推荐 NVIDIA GPU(如 RTX 3060 及以上),并安装 CUDA 和 cuDNN。 内存:至少 16GB,推荐 32GB ...
查看启动脚本的日志输出，检查是否有错误信息。常见的错误包括配置文件路径错误、依赖库版本不兼容等，根据具体错误进行相应的调整。通过上述步骤，你应该已经成功在本地部署了开源的 DeepSeek 模型。这只是一个开始，DeepSeek 提供了丰富的功能和灵活的配置选项，你可以根据实际需求进行进一步的定制和优化噢。
gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/deepseek-model.gitcddeepseek-model 4. 配置模型 将模型文件放置在项目目录中(如./models/deepseek)。 修改配置文件(如有需要): # config.json 示例{"model_type":"deepseek","hidden_size":1024,"num_attention_heads":16,"device":"cuda:0"# 指定GPU} 5. ...
模型提供方选择Ollama 然后需要我们点击这排字跳转教程，简单进行一下设置 根据教程设置好后就可以选择deepseek-r1模型了，点击保存 这样我们就完成了本地部署！可以在chatbox，进行对话了 点击左下角的我的搭档，有更多的智能体，应用于各种场景了 那么接下来是拓展的内容，ollama模型会直接下载到C盘，对于C盘储存不...
这次,我将手把手带着你在普通个人电脑上部署本地 DeepSeek,从而实现 AI 大模型的离线使用。稍作梳理,分享于你。 一、部署思路 1.1 Ollama 底座 Ollama 是一款专注于构建和管理大型语言模型(LLM)的应用工具,它让用户能够轻松部署和管理各种开源的 LLM。我在早前文章中有介绍过如何通过 Ollama 把 Meta AI(原...
继续在ollama官方,搜索关键词: deepseek-r1 ①是模型的名称 ②写有部署模型需要的空间,一般容量越大,训练的效果越好,但是所需的电脑显存也就越大,学习推荐大家下载1.5b的尝鲜即可。 ③选择好对应的模型后,会给出对应的运行指令,把指令复制到cmd窗口运行 ...
它可以在CPU环境下运行,比如UP主的这台办公主机,使用i5-9400F的CPU,可以非常流畅地运行DeepSeek 1.5b模型,甚至还可以跑一跑7b。如果家里有高性能的主机,可以部署一个32b或70b,这样可以让它成为你的一大帮手 各个参数的DeepSeek模型所需性能: 1.5b:内存8GB+,较强性能的多核CPU...
近日，DeepSeek大模型正式上线国家级平台，标志着我国在人工智能领域迈出了重要一步。DeepSeek大模型上线国家级平台 人民网消息显示，目前DeepSeek-R1、V3、Coder等系列模型已登陆国家超算互联网平台，用户无需下载到本地部署，即可在线完成DeepSeek系列模型的推理、部署及定制化训练与开发。其中，DeepSeek-R1模型提供一键...
如果没有,可以通过指令启动 方法: 快捷按键 win + R然后输入cmd 确认然后输入ollama serve 3、下载模型 登录ollama官网https://ollama.com/search 搜索deepseek,找到所需版本 4、本地运行指令 点击右侧复制按钮,拷贝指令 打开本地的cmd输入复制的命令,等待完成 ...