1.安装DeepSeek 在命令行界面输入 ollama run deepseek-r1:1.5b 可以快速安装deepseek-r1:1.5b模型,安装成功后的结果如下图所示。 2.验证DeepSeek 可以在命令行界面的>>>后输入who are you来验证,成功安装的结果如下所示。 AnythingLLM 1.安装AnythingLLM 访问AnythingLLM官网下载Anyt
10 分钟本地部署满血 DeepSeek R1+联网+个人 AI 知识库 deepseek 爆火后官网卡到基本上只能一天三问,很多朋友开始探索本地部署和云平台 api 的方案,但是无论是纯本地部署还是云平台 api 的方法都或多或少有效果不尽人意都地方。 本地部署 说句… x fan...发表于AI 杂记 【教程】基于DeepSeek-R1的个人...
首先,确保你已经部署好了DeepSeeK,如果还没有部署,那没关系,你可以先看看这篇教程【DeepSeek本地部署,直接起飞!】。好啦,准备工作搞定后,我们直接进入正题。 2. 下载和安装 AnythingLLM 好,首先来下载AnythingLLM。我已经整理好了安装包,你只需要选...
Anything LLM可以接受各种格式的外部资料,比如PDF、Word(DOC、DOCX)、TXT 、PPT、Excel等,还支持URL检索,企业内部文档几乎都可以完美支持,所以不需要担心格式问题。 除了安装Anything LLM之外,你还需要在本地安装DeepSeek R1离线大模型,这个可以通过Ollama软件来实现,之前已经写过文章详细介绍过配置流程,可以参考下,这里...
在AnythingLLM的设置页面,找到左下角的“扳手”图标,点击进入设置。 在“LLM首选项”中选择Ollama模型(因为我们之前在本地部署时用的就是Ollama)。 配置DeepSeeK的IP地址,通常你只需要输入http://127.0.0.1:11434就能完成连接。 一切设置好后,返回工作区页面,修改工作区模型配置,再次确认。
ollama run deepseek-r1:14b ollama run deepseek-r1:32b ollama run deepseek-r1:70b 二. AnythingLLM 下载 1.下载并安装 (1)Github 开源版 【点击下载】 (2)官方版:【点击下载】 进入官网,下载windows版本,直接点击安装即可。 2.连接deepseek模型 ...
2、选择本地文件,支持上传txt、csv等格式文件。 image image 添加文档,并将文档Move to Workspace,然后点击Save and Embed,出现Workspace updated successfully就表示文档上传已经完成了。 6、测试验证 到此,利用DeepSeek+AnythingLLM搭建本地AI知识库就搞定了!
一、本地 LLM 部署 LLM 本身只是一些神经网络参数, 就拿DeepSeek-R1来讲,模型本身存储了权重矩阵,以及 混合专家(MoE)架构, 实际运行起来需要行业级别的服务器配置, 消费级别的个人电脑不能直接运行,实际还涉及到硬件适配,需手动配置CUDA/PyTorch环境,编写分布式推理代码,处理量化与内存溢出问题。
在当今信息爆炸的时代,个人知识管理变得尤为重要。通过本地化部署 DeepSeek 模型,并结合 AnythingLLM,我们可以快速构建属于自己的 AI 驱动知识库,实现高效的信息管理和智能化的知识检索。 本地化部署知识库保…
ollama run deepseek-r1:8b 其他版本在界面中搜索 4.下载成功之后,输入如下查看是否下载好了这个模型 ollama list 5.输入如下运行这个模型 ollama run deepseek-r1:14b 6.之后就可以在这上面问问题了 因为只能在这个小窗口问问题,所以需要用到AnythingLLM AnythingLLM 1.搭建本地私有知识库,官网https:/...