二:下载部署 Deepseek 模型 回到https://ollama.com/网址中,在网页上方搜索框中输入 Deepseek-r1,这个 Deepseek-r1 就是我们需要本地部署的一个模型。 点击Deepseek-r1 后会进入详情界面,里面有多个参数规模可供选择,从 1.5b 到 671b 都有。 需注意的是,这里我们需要根据自己电脑的硬件配置来选择模型大小,...
DeepSeek - R1 是本次部署的主角,作为今年表现极为亮眼且经济实用的模型,它具备强大的语言理解和生成能力,能够胜任多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、语言翻译等,是我们实现高效 AI 应用的核心 “大脑”。 (三)Open WebUI:友好交互操作台 Open WebUI 为我们提供了一个美观且易用的图文交互界面,让我...
DeepSeek本地部署,再也不怕服务器崩了! 最近国产大模型 DeepSeek 非常火,但由于访问人数过多经常频繁出现反应迟缓甚至是宕机的情况。 但万幸的是,DeepSeek 是一个开源模型,我们可以通过本地部署在自己的终端上随时使用,而且部署到本地后无需联网即可直接使用。 一:安装Ollama 如果想要在本地运行 DeepSeek 需要用...
一、下载安装 Ollama 部署DeepSeek要用到 Ollama，它支持多种大模型。Ollama官网：ollama.com 下载安装Ollama，macOS、Linux 和 Windows都可以下载安装，老宅这里选用Windows系统。二、下载 DeepSeek-R1 1、进入Ollama官网，找到Models。2、进入就可以看到deepseek-r1模型，如果没有，在搜索栏搜索即可。3、选择对应...
DeepSeek是怎么评价自己的: 二、为什么需要本地部署 三、GPU和显存要求 关于显存使用的关键说明: 大模型的分布式 GPU 设置:运行 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 需要大量显存,因此需要分布式 GPU 配置(例如,在多 GPU 设置中使用 NVIDIA A100 或 H100)以获得最佳性能。
当然,以下是关于如何在本地部署DeepSeek的详细步骤: 1. 准备DeepSeek的部署环境 在部署DeepSeek之前,需要确保你的系统满足其运行环境要求。通常,DeepSeek可能依赖于特定的操作系统、Python版本以及某些Python库。你可以从DeepSeek的官方文档或GitHub仓库中找到这些要求。 假设DeepSeek需要Python 3.x版本以及一系列Python库...
把开发人员模式打开，把工具包中的page assist插件拖进去，并添加扩展。点击浏览器右上角的插件图标，选择好模型，在设置中的RAG设置中嵌入模型。在一般设置中选择中文。至此整个本地部署就结束了。这个部署过程相对来说还是十分简单的，几分钟就可以自行完成，如果你也想体验一下deepseek的功能，可以跟着教程用起来。
DeepSeek R1 推理模型 完全本地部署 保姆级教程 断网运行 无惧隐私威胁 大语言模型推理时调参 CPU GPU 混合推理 32B 轻松本地部署 3.8万 113 22:41 App DeepSeek+Vscode+Cline零成本打造媲美Cursor的AI编辑器,20分钟完成一个完整的前端项目(含用户端和管理端),大模型教程\大模型入门 3.0万 16 05:47 App ...
首先你需要安装一个Ollama，这个软件相当于运行DeepSeek模型的底层，没有这个底层就没办法跑DeepSeek AI模型。安装Ollama 你可以选择使用浏览器浏览DeepSeek官网 https://ollama.com/ 选择你当前使用的系统，接着点击【Download】这里咱们点击【Windows】，然后点击【Download for Windows】因为下载安装的人比较多，所以...
访问DeepSeek官网或gitHub仓库,确认是否有官方提供的本地部署版本(如DeepSeek-7B、DeepSeek-MoE等)。 若官方未提供本地版本,可考虑使用类似架构的开源模型(如LLaMA、Falcon等)作为替代。 2.准备硬件环境 GPU:建议使用NVIDIA RTX 3090/4090或更高性能的显卡,显存至少16GB。