下图所示，然后点“重置”，前面ollama环境变量配置时使用的是默认端口号“11434”（我的端口号我改成了11438），然后选择粗箭头所示的deepseek模型，保存即可。如这一步选择模型里面是空的，请检查ollama的环境变量设置和是否正确在防火墙里面放行了11434端口。然后我们就可以看到一个类似微信/QQ的聊天窗口，直接对话...
选择对应的模型【对应电脑的运行内存】 查看电脑运行内存 在屏幕最下方任务栏处点击右键,打开任务管理器 选择性能【当前内存为27.7G】 对应步骤2,选择模型,我这里以14b演示,点击复制 在命令行中输入 ollama run deepseek-r1:14 等待下载完成 成功啦! 体验一下吧【CPU内存拉满哈哈哈】 下载chatbox 官网 安装 打开...
执行curl 127.0.0.1:11434 ,可以验证ollama已经在运行中 ChatBox连接设置 打开ChatBox,选择设置,选择ollama API API地址填写:http://127.0.0.1:11434 模型选择:deepseek-r1:7b 点击保存,开始对话 实测效果 至此通过ChatBox搭建DeepSeek聊天机器人已经完成。
只需一条命令启动deepseek-r1 32b并在本地使用【34token/s AutoDL部署R1模型教程】 7865 27 10:20 App deepseek本地部署教程—deepseek+ollama+chatbox—windows电脑deepseek本地私有化运行 6.5万 25 15:12 App 部署满血Deepseek,显存不够?本地部署必看:秒懂硬件配置和模型参数的关系! 5075 39 01:29:...
我选的是开源的chatbox ai工具,去官网chatboxai.app斜杠zh(输入的时候将“斜杠”换成“/”,没有双引号)或github上下载安装所需的版本。 安装完成后,选择“使用自己的API Key或本地模型” 在弹出的设置页面中,模型提供方选择OLLAMA API,模型选择deepseek-r1:70b。
DeepSeek是一个强大的AI模型,为了能够更好地利用和控制这个模型,我们可以选择在本地进行部署。本教程将指导一个完全没有经验的小白,从零开始,基于Ollama框架部署DeepSeek,并使用Chatbox进行交互。 ### 二、机器配置要求 在开始之前,请确保你的电脑满足以下最低配置要求: -...
文字教程:https://www.dhzy.fun/archives/6788.htmlollama:https://ollama.com/chatbox:https://chatboxai.app/zh, 视频播放量 12478、弹幕量 42、点赞数 161、投硬币枚数 49、收藏人数 419、转发人数 127, 视频作者 大海资源, 作者简介 这辈子粉丝数目也上不了2万,相关
Chatbox是一个用户友好的对话界面,支持与多种大模型进行交互。以下是安装步骤: 下载Chatbox: git clone https://github.com/chatbox/chatbox.git cd chatbox 安装依赖: npm install 启动Chatbox: npm start 五、模型加载与推理 加载DeepSeek模型:在Ollama中,使用以下命令加载DeepSeek模型: ollama load deepseek...
部署命令:当你确定了合适的模型版本后,在命令行输入ollama run deepseek-r1:[模型版本] ,比如ollama run deepseek-r1:7b 。首次运行时,它会自动下载模型,耐心等一会儿,下载完成后,你就可以通过命令行与模型进行交互啦😎 👉第三步:配置Chatbox——打造可视化聊天界面💻 Ollama虽然强大,但它只能在命令行界...
1、下载安装Chatbox 进入官网下载安装Chatbox客户端。 2、点击设置,选择Ollama API 3、选择安装好的deepseek r1模型,保存即可 4、部署完成,就可以正常使用了。 通过以上三步,DeepSeek就部署在本地电脑上了,有些不方便公开的数据,比如实验数据,可以通过部署大模型到本地的方式进行处理,不用担心数据泄露。