要在本地部署DeepSeek Coder,你需要遵循以下步骤,并确保你有足够的系统资源(如内存和显卡配置)来支持所选的模型。 所需工具 Ollama:这是一个支持多种大模型的框架,你需要先下载安装它。Ollama支持macOS、Linux和Windows系统,你可以从Ollama官网下载对应系统的安装包。 部署步骤 安装Ollama: 下载并安装Ollama。在...
一般家庭本地部署DeepSeek颇具挑战，显存方面，若部署如DeepSeek-Coder6.7B基础模型，采用量化技术下单张显存8GB及以上的消费级英伟达GPU可尝试推理，但71B大模型则需多块专业数据中心级高显存GPU，家庭难以配备；内存上，基础模型至少要32GB，大模型需512GB甚至更多；CPU要有较强多核性能，至少16核且主频3.0GHz及以...
3. 下载模型 你可以从 Hugging Face 上下载 DeepSeek Coder 模型。以deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base为例: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelF...
这一步如果前面用 Ollama 下载过,就可以忽略了。 拉取命令:Ollama pull deepseek-coder:base 3、CodeGPT 里面选择模型 最后在编辑代码使用的时候,打开 CodeGPT,选择deepseek-coder,进而选择相应体量的模型就可以了。 以后AI编程时,即使不想用官方或其他付费API了,也可以用本地的模型继续开发项目。 写在最后 将...
一般家庭本地部署DeepSeek颇具挑战,显存方面,若部署如DeepSeek-Coder6.7B基础模型,采用量化技术下单张显存8GB及以上的消费级英伟达GPU可尝试推理,但71B大模型则需多块专业数据中心级高显存GPU,家庭难以配备;内存上,基础模型至少要32GB,大模型需512GB甚至更多;CPU要有较强多核性能,至少16核且主频3.0GHz及以上来保障数...
一般家庭本地部署DeepSeek颇具挑战,显存方面,若部署如DeepSeek-Coder6.7B基础模型,采用量化技术下单张显存8GB及以上的消费级英伟达GPU可尝试推理,但71B大模型则需多块专业数据中心级高显存GPU,家庭难以配备;内存上,基础模型至少要32GB,大模型需512GB甚至更多;CPU要有较强多核性能,至少16核且主频3.0GHz及以上来保障数...
一般家庭本地部署DeepSeek颇具挑战,显存方面,若部署如DeepSeek-Coder6.7B基础模型,采用量化技术下单张显存8GB及以上的消费级英伟达GPU可尝试推理,但71B大模型则需多块专业数据中心级高显存GPU,家庭难以配备;内存上,基础模型至少要32GB,大模型需512GB甚至更多;CPU要有较强多核性能,至少16核且主频3.0GHz及以上来保障数...
借助ollama的脚本安装DeepSeek变得轻而易举,这是一个免费的开源工具,任何人都可以在自己的计算机上运行大型语言模型 (LLM)。 2025-02-19:经试用发现,如果以代码编写为主,建议安装deepseek-coder-v2(8.9GB),电脑内存建议用16GB),速度比较快。 olla
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...
进入ollama官网,搜索"deepseek-coder-v2"大模型: 接下来选择模型的版本,点击下拉里面的"View all": 选择的模型要小于自己的显存哦,怎么查看显存在上篇文章里有。 选好模型之后,我们复制右边的这行代码:"ollama run deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q2_K"(选什么模型就复制对应的代码) ...