1、参数量:70亿参数 2、特点: (1)处理能力:基础版本1.5B适合处理简单的文本生成和基础问答等任务,而更大规模的7B版本在应对复杂需求时性能显著提升,但仍存在一定局限性。 3、适用场景: (1)小型医院或基层医疗机构,用于基础的医疗知识问答、病历文本生成、简单的病例分析等任务。 4、大白话解释: (1)7B版本就像...
AnythingLLM 需要连接到本地运行的 DeepSeek 7B 模型: 打开AnythingLLM 界面,进入“设置”(Settings)。 在“LLM Preference”(语言模型偏好)中选择“Ollama”。 设置“Ollama Base URL”为http://127.0.0.1:11434。 在“Ollama Model”中选择 deepseek-r1:7b,保存设置。 4. 构建知识库并投喂数据 AnythingLLM ...
本机使用的ollama版本为0.4.3 部署DeepSeekR1-7B模型 访问https://ollama.com/library/deepseek-r1获取模型下载地址,选择模型大小,这里选择7b获取部署命令: ollama run deepseek-r1:7b deepseek-r1-7b-deploy-cmd 对话测试 部署完毕后即进入命令行交互界面,可以发起对话测试。 C:\Users\xsdwl>ollama run deep...
四、部署DeepSeek-R1 1.5B、7B模型 4.1 选择模型版本 DeepSeek-R1 模型提供多个版本选择,包括 1.5B、7B、14B 等。对于 Windows 部署且硬件条件有限的用户,建议选择最小的 1.5B 版本。参数数量说明如下: 1.5B:15 亿参数,适合入门体验和轻量级任务; 较大版本(如 7B、14B)虽然性能更强,但对硬件要求更高。 4.2...
1. ollama run deepseek-r1:7b 2. deepseek-r1:7b 部署成功 3. 测试一下 部署网页工具：chatbox 1. chatbox官网：https://chatboxai.app/zh 2. exe下一步，下一步即可安装 3. 选择使用自己的APK Key 或本地模型 4. 指定：ollama API 5. 选择API域名 & 模型 6. 测试一下 在生成的过程中，还是...
至此,DeepSeek-r1:7b 的本地部署已经完成,整个过程简单易懂,即使是小白也能轻松搞定。通过 Ollama 快速部署 DeepSeek-r1:7b 大语言模型,不仅可以显著提升自然语言处理的效率和性能,还能确保数据的隐私性。Ollama 提供简洁的命令行接口和高效的部署流程,使得任何开发者都能轻松实现大语言模型的本地化应用,快速开启你...
二、DeepSeek本地部署 DeepSeek本地部署的三大应用场景:科研数据分析、自动化工作流、外挂大脑;以及本地部署的四大必要性:数据隐私保护,离线使用,数据弱审查,性能优化等,并针对GPT4All、ChatBox配套界面的安装方式。 三、本地知识库的搭建 如何搭建本地知识库,利用AnythingLLM对本地的知识库进行学习,并支持以服务的...
我这个电脑显卡的显存是6GB因此我选择了7B的版本。 拷贝Ollama命令，并且在控制台运行 之后Ollama便可以...
本文介绍在Windows电脑中,本地部署DeepSeek等大模型的方法。 在2025年的年初,DeepSeek横空出世,很多人都第一时间在电脑
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B (70亿参数) CPU:8核心以上; 内存:32GB以上(DDR4以上); 硬件:M2 SSD高速固态硬盘,256GB以上,普通HDD和SSD就不用部署了,加载会非常慢; GPU:可以纯CPU推理,有条件可以使用8GB以上的GPU卡,比如:3050,3060等。 一套成本仅硬件部分应该在3万以上,实际部署中还需要多套进行并行计算、...