DeepSeeekManager - DeepSeek本地一键启动包，1分钟使用本地化DeepSeek大模型对话

最新推荐文章于 2025-04-27 21:37:47 发布

小王同学2025

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文章标签： python 机器学习人工智能深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_81608166/article/details/145435472

版权

DeepSeek本地一键启动包

DeepSeeekManager - DeepSeek本地一键启动包，1分钟本地化使用DeepSeek R1 AI大模型对话

一键启动包下载地址：https://deepseek.xunjiepf.cn/

网页对话的初始化的管理员账号：894241013@qq.com

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DeepSeek入门指南(本地安装)

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DeepSeek使用操作手册

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DeepSeek 是一款先进的数据分析与模型训练工具，旨在帮助用户高效处理大规模数据集并进行深度学习模型的训练与优化。本手册将详细介绍 DeepSeek 的安装、配置、基本操作、高级功能以及故障排除方法。

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DeepSeek在Windows系统一键包本地部署与科普

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DeepSeek在Windows系统一键包本地部署，R1介绍，模型对比

deepseek本地部署教程一键安装包-windows电脑deepseek本地运行

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本文详细介绍了在Windows电脑上使用一键安装包完成deepseek本地部署的全过程。从下载安装包、解压、文件移动到软件运行，再到可选的模型扩展，每一步均进行了细致讲解。希望本教程能够帮助您快速、顺利地完成deepseek的安装与部署。若在使用过程中遇到问题，欢迎在评论区留言，我们将持续更新解决方案并提供技术支持。

效率飙升 10 倍！目前最流行的国产DeepSeek 如何 “一键” 全自动写代码

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更让人眼前一亮的是，其API的使用成本极为亲民，每 500 万 tokens 仅仅只需 10 元，而且为助力新用户轻松迈出探索的第一步，还大方地赠送 10 元初始余额，这无疑极大地消除了新手入门的顾虑，降低了尝试的门槛。1、新建 Python 文件夹：在 VScode 中，点击 “文件” 菜单，选择 “新建文件”，将文件命名为 “test202501.py”（当然，你也可以根据实际需求命名），此时文件内容为空。到这里，VScode 与 DeepSeek 模型的连接就配置完成啦，是不是很简单？

网盘资源，一键部署DeepSeek！

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1,DeepseekDeepSeek 从入门到精通。这个传遍华语花联网了。几乎人手一册了，如果没有赶快下载吧直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。前者适合...

DeepSeek接入个人知识库，一键安装包发布，确实可以封神了！

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今天这篇文章介绍如何使用DeepSeek接入个人知识库，如何获取Windows和Mac电脑的一键安装包。软件特色在自己电脑部署大模型，然后搭建个人知识库，有很多好处。1）完全离线运行在本地，无需联网也能访问，因此获得的最大好处就是私密数据完全与互联网隔离，把数据泄露降到最低。2）本地处理的文件大小、数量完全不受限制，使用更加方便。3）本软件我选用whoosh搜索个人知识库，与向量数据库相比，不仅更加轻便，而且搜索速度提升太多，基本是最极速的方案了。使用展示软件安装包无需一步一步安装，打开即用。

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在计算机上本地运行 Deepseek R1

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deepseek r1一键安装包

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### DeepSeek R1一键安装包下载指南对于希望在本地环境中快速部署DeepSeek R1的用户而言，在Windows电脑上操作可以通过获取并使用官方提供的一键安装包来简化整个过程[^2]。 #### 获取安装包前往官方网站或是可信的技术分享平台查找适用于Windows系统的DeepSeek R1一键安装包。通常这类资源会放置于项目的发布页面或者是专门设立的下载区域，确保所使用的链接安全可靠。按照提供的指示完成下载流程之后，应得到一个压缩文件形式的一键安装包。 #### 安装准备下载完成后，建议先阅读随附文档中的说明部分，了解具体的系统需求以及可能遇到的问题解决方案。接着可以将下载好的压缩包解压至指定目录下，比如`E:\OLLAMA_MODEL`这样的路径以便后续通过命令行工具访问和执行相关指令[^3]。 ```bash cd E:\OLLAMA_MODEL ``` #### 启动服务当一切就绪后，打开命令提示符窗口，切换到刚才设定的目标文件夹内，并尝试运行如下命令启动DeepSeek R1模型： ```bash ollama run deepseek-r1:7b ``` 这将会初始化模型加载过程，并使DeepSeek准备好接收来自用户的查询请求。