操作系统：Ubuntu 24.04 LTSCPU: Intel® Core™ i5-10210UGPU：NVIDIA RTX-4060DeepSeek模型部署工具：OllamaPython虚拟环境管理工具：Anaconda 在Ubuntu上安装RTX-4060驱动和安装Anaconda并配置虚拟环境的流程请参见这里；若您习惯在Windows上从事日常工作，请先配置《在Windows用远程桌面访问Ubuntu 24.04.1 LTS》...
实话就是,白嫖为主,虽然官方给了500W的token免费(如果我没记错),但是还是会有到期让你续费那天的! 那么废话不多说,开整! 1、离线版安装 下载ollama并安装:Ollama离线安装包 使用命令安装deepseek: ollama run deepseek-r1:7b 然后,会有一个漫长的下载模型的时间,建议翻墙下载会变得更快哦!下载后看到如下界...
1.通过页面左下角的角色入口，进入管理员身份，会有一个模型管理页面，在模型页面可以实现各类模型加载。2.在模型管理页面，输入模型拉取的指令名称；模型指令 1.5b：ollama run deepseek-r1:1.5b 7b:ollama run deepseek-r1:7b 8b:ollama run deepseek-r1:8b 14b:ollama run deepseek-r1:14b 一般来说...
DeepSeek-R1是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布的高性能AI推理模型,对标OpenAI的o1正式版。 模型通过大规模强化学习技术进行后训练,仅需极少量标注数据, 便能在数学、代码和自然语言推理等任务上取得卓越表现。 DeepSeek-R1遵循MIT License开源,支持模型蒸馏,训练其他模型。 据说DeepSeek-R1的训练成本居然还...
DeepSeek官网:https://www.deepseek.com/ 这是我在昨天使用deepseek的情况,时不时就会遇到下面这个回复。 用着用着就崩了,很是尴尬。 后面才发现DeepSeek居然是开源的, 那既然DeepSeek R1是开源的,那就直接本地部署使用吧。 这样也就省去了诸多麻烦。
DeepSeek 问答 网络搜索 首先我们主要在管理员面板开启联网搜索,选择 duckduckgo 搜索引擎:http://localhost:3000/admin/settings Open WebUI 设置页面 然后记得点保存。参考文档:https://docs.openwebui.com/tutorials/web_search 最后我们在聊天框中打开联网搜索的功能: ...
5. 选择本地部署好的模型。 6. 右键点击开始菜单,选择"系统"。 7. 进入"高级系统设置"。 8. 点击"环境变量"。 9. 在用户变量中"新建"两个用户变量。 10. 填写"变量名"和"变量值",按照图示操作,然后点击"确定"。 11. 注意使用下划线"_"和星号"*"。
用ollama管理、运行deepseek,在open-webui接入ollama之后,我们就可以完全界面化去下载安装deepseek r1,界面化给大模型调整参数,并设定预设prompt,以及对话(如下图),非常方便。 好了,话不多说,我们开始本地部署deepseek r1! 一、先安装ollama和open-webui ...
运行DeepSeek 模型 下载完成后,在终端中输入以下命令来运行 DeepSeek 模型: ollama run deepseek-r1:8b 下图为下载和运行DeepSeek的图片 第六步:在Open Web UI中配置 DeepSeek 打开Open Web UI 应用程序。 在Open Web UI 的设置中,找到模型提供方的选项,选择 “Ollama”。
我们只需打开奇游工具搜索《DeepSeek》并一键优化,优化成功后点击右侧的一键本地部署。 进入一键本地部署工具后,根据你的配置选择模型大小,小编以1.5b为例,选择好模型存放的磁盘建议M.2固态硬盘,点击一键部署。 部署完成后就会自动弹出命令提示符读取我们下载的模型,可以看到速度很快。