【人工智能】DeepSeek本地安装部署保姆级手册

年过完了,过年期间DeepSeek的热点不断,今天上班第一天,尝试在本地部署一下DeepSeek,还算比较顺利,虽然已经很多相关文章教程了,还是决定把整个部署过程分享一下,希望对大家有那么一点点的帮助!

1.安装Ollama

首先,访问Ollama官网

https://ollama.com/
 

点击Download按钮

 

安装Window版本要求最低为WIndows 10,我的系统是WIndow10企业版。

点击Download for Windows。

下载完成,打开下载文件所在目录,双击安装程序

点击Install按钮,等待安装

安装成功后,右下角会有一个小羊驼的图标

同时会显示Ollama的终端命令窗口

2.安装DeepSeek-R1模型

再次访问Ollama官网,在搜索框内输入deepseek检索关键字,点击选择deepseek-r1模型

根据自己的电脑配置情况,选择合适的配置,我的电脑配置一般,所以选择7b的配置

在Ollama的终端命令窗口中输入并运行以下命令:

ollama run deepseek-r1:7b

等待拉取完成

安装完成,可以使用DeepSeek的AI功能了。

3.安装配置ChatBox

为了方便使用对话方式进行操作,我们可以去下载一个chatboxai。

chatboxai的官方网址为:https://chatboxai.app/zh

访问chatboxai官网,并点击免费下载(for Windows)按钮

下载完成打开文件所在目录,双击进行安装

运行Chatbox

 选择使用自己的API Key 或本地模型

选择Ollama API

选择你的模型(我的是deepseek-r1:7b)

点击保存

开始会话

机器配置不行,CPU和内存已被爆肝

好了,到此位置,已经成功在本地部署了DeepSeek-R1模型,我的是Window系统,其他系统基本上大同小异差不多,还没有尝试本地部署安装的,抓紧时间试一下吧。

### DeepSeek 本地部署详细教程 #### 创建 Python 虚拟环境并激活 为了确保项目的独立性和兼容性,建议创建一个新的虚拟环境来安装所需的Python包。对于Conda用户来说,可以通过下面的命令完成此操作: ```bash conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek ``` 而对于偏好使用`venv`模块的人来说,则应执行如下指令[^2]: ```bash python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # 对于Linux/MacOS系统 # 或者,在Windows上运行: deepseek-env\Scripts\activate ``` #### 安装必要的软件包 一旦进入了新建立好的虚拟环境中之后,下一步就是按照官方文档指示去安装项目所需的核心库和其他依赖项。 对于通过Conda管理环境的情况而言,这一步骤通常涉及到了解哪些特定版本的库适合当前使用的Python解释器,并利用pip工具来进行实际安装过程[^1];而针对基于`venv`的方式,则直接从PyPI仓库获取最新稳定版的依赖文件即可。 #### 下载指定模型版本 如果计划使用不同大小参数量(比如8B, 14B, 和32B)预训练过的DeepSeek模型之一作为起点的话,那么可以根据需求选择合适的镜像标签名并通过Docker容器平台启动对应的服务实例[^3]: ```bash ollama run deepseek-r1:8b # 部署较小规模的语言理解模型 ollama run deepseek-r1:14b # 中等规模的选择 ollama run deepseek-r1:32b # 大型配置下的性能优化选项 ``` 最后不要忘记启动Ollama服务以便能够正常访问所加载的模型资源。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值