部署DeepSeek到windows本地包含报错解决！！！

已于 2025-02-17 20:10:18 修改
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文章标签： ai
于 2025-02-17 13:02:20 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jjavaer/article/details/145453284
版权

下载Ollama

官网网址https://ollama.com/download
在这里插入图片描述

安装Ollama

在这里插入图片描述点击Install
安装完成后是没有图标的
按住win+R，输入cmd，点击确认
在这里插入图片描述
在弹出的窗口中输入
ollama -v 回车，显示：ollama version is 0.5.7 就说明安装成功了

下载模型

点击官网的 models，选择适当的模型大小，默认以c盘剩余空间预留的大小为准。点击复制按钮，复制命令ollama run deepseek-r1:32b
在这里插入图片描述

安装模型

窗口中输入复制的命令并回车耐心等待安装完成
在这里插入图片描述

报错解决

出现报错安装失败
Error: Post “http://127.0.0.1:11434/api/show”: read tcp 127.0.0.1:52647->127
解决办法:
结束下面的进程
在这里插入图片描述
修改ollama端口号
ollama serve --port 11451
重新安装ollama run deepseek-r1:32b

安装完成后窗口可以直接提问

在这里插入图片描述

Anythingllm搭建可视化个人知识库、私人ai助手，参考此文，步骤详细

https://blog.youkuaiyun.com/Jjavaer/article/details/145688235?spm=1001.2014.3001.5501

【实战篇】【零代码也能玩转AI！手把手教你用Ollama本地部署DeepSeek（保姆级教程） 】
再见孙悟空的专栏
03-19 382
创建专属文件夹编写Modelfile配置文件在文件夹内新建「Modelfile」文件（用记事本即可），写入：FROM deepseek-ai/deepseek-R1:latestPARAMETER temperature 0.7 # 控制回答创意度（0=保守，1=天马行空）PARAMETER num_ctx 4096 # 支持4K上下文记忆执行部署命令。
【实战篇】普通人也能上手！手把手教你本地部署 DeepSeek 大模型
再见孙悟空的专栏
02-04 5136
另一方面，本地化部署使得模型离线可用，不受网络限制，用户即使处于网络受限区域，如偏远山区、地下场所，或者网络信号极差的地方，甚至在没有网络连接的情况下，依然能够正常运行模型，满足随时随地使用 AI 的需求。接下来，我将详细地为大家介绍如何进行 DeepSeek 大模型的本地化部署，包括部署前的准备工作、具体的部署步骤、部署后的测试与优化，以及在部署过程中可能遇到的问题及解决方案，希望能帮助大家顺利地将 DeepSeek 大模型部署到本地环境中，充分发挥其强大的功能。
轻松上手！Windows搞定Ollama安装和DeepSeek-R1模型对话
冲冲冲
02-05 2047
本文详细介绍了在 Windows 系统下安装 Ollama 并运行 DeepSeek - R1 模型的步骤。首先，进入 Ollama 官网下载约 745MB 的 OllamaSetup.exe 安装程序，默认安装到 C 盘，安装后通过 ollama -v 命令验证。启动后任务栏出现图标表明服务正常。接着再次访问官网，搜索 deepseek - r1，本地测试建议选 1.5b 版本。在命令提示符输入 ollama run deepseek - r1:1.5b 下载模型，完成验证即可对话。若关闭窗口，再次使用时
解决DeepSeek通过Ollama本地部署报错问题
m0_73679357的博客
02-03 2万+
通过上述解决方法，你应该能够顺利解决在使用DeepSeek和Ollama本地部署过程中遇到的常见问题。如果你还有其他问题，可以在评论区留言，我们将尽力帮助你解决。希望这篇文章对你有所帮助，祝你使用Ollama顺利愉快！
【ollama安装deepseek-r1大模型，安装ollama，pull model manifest: 500】
You can walk as far as you want.
02-06 892
ollama run deepseek-r1:8b pulling manifest Error: pull model manifest: 500: {"errors":[{"code":"INTERNAL_ERROR","message":"internal error"}]}
解决：将deepseek本地部署之后出现网络错误
最新发布
2301_80304567的博客
02-22 1239
我采用的是网上的通用方法，下载ollama模型，然后下载对应的deepseek模型，然后下载chatbox图形工具，然后本地部署，之后出现了网络错误：如图。通过关闭专用网络的防火墙。
ApiPost 无法访问以下内容Error: Invalid protocol: 127.0.0.1:
m0_65179181的博客
04-26 5231
环境变量中有一个http_proxy的环境变量，将其删除重启apiPost即可。
Apifox：post “http://127.0.0.1:8080/login“；: dial tcp 127.0.0.1:8080: connect: connection refused
garbage回收中心
12-04 1542
于是我下了个postman来对同样的接口进行测试，也是没问题的！那就是Apifox的问题了！尝试将postman中成功的接口导出到Apifox中，忽然发现有个提示说：什么只能通过内网访问的，需。dial tcp 127.0.0.1:8080: connect: connection refused“，但一些get方法的地址我直接输入在浏览器上是可以正常返回的！尝试使用Apifox来对接口进行测试，显示“错误：Post "安装后，我的接口就可以正常调试了！
windows本地部署DeepSeek接入个人微信
墨水记忆
02-02 1637
windows本地部署DeepSeek接入个人微信
Win本地部署DeepSeek
m0_67297673的博客
02-11 2052
Ollama 提供了简单的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还维护了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。重启ollama，具体操作为打开搜索ollama进程，将其结束进程，之后再执行相关模型下载命令即可，或重启电脑！Ollama支持多种DeepSeek模型版本，用户可以根据硬件配置选择合适的模型。配置添加系统环境变量OLLAMA_MODELS，设置其值为新的路径，点击确定应用。安装完成后，在终端输入以下命令，检查Ollama版本。：14B、32B或70B版本，适合高端GPU。
简单3步，80岁老奶奶也会本地部署DeepSeek（建议偷偷学）
大模型研究中心
02-05 1077
DeepSeek能干事情越来越多，但是也常常面临无法联网，或者拥堵的糟糕体验。如果能将DeepSeek部署在自己电脑里面，那就可以训练自己的专属AI资料库，想干啥就干啥，那岂不是很爽！理想很美好，现实太骨感！不少朋友都无法跑通全链路，更有粉丝过来求助。可能还有人丈二和尚摸不着头脑，为啥要部署在本地呢？我来告诉你，在本地运行 AI 模型具有以下优势：🌟隐私：数据保留在你的设备上 — — 不存在共享敏感信息的风险；🌟成本： DeepSeek R1 可免费使用，无需订阅费或使用费；
Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: Only one usage of each socket address
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05-16 3万+
Windows中默认安装Ollama会开机启动。查看该进程运行的软件，发现ollama已经启动。
使用 ollama 部署最新的Llama 3 70B本地模型
yu101994的博客
04-22 1万+
ollama 大部分代码基于 go 开发，大家可以多多探索。进入 ollama 下载页面，选择自己的系统版本的下载并安装即可。直接使用 run 命令 + 模型名字就可以运行模型。被其他的开发程序占用，可以根据自己的实际情况调整端口。，用于搜索已收录的模型库。win10输入path或者环境变量。
本地部署DeepSeek实操
github_37753373的博客
02-01 2679
详细介绍如何借助Ollama部署DeepSeek R1模型。
WSL安装使用Ollama
superbadguy的博客
04-24 9236
ollama服务默认以ollama用户启动运行在后台直接使用ollama pull 下载模型时，它会存于下，执行：20K /usr/share/ollama/.ollama/models/manifests 4 .4G /usr/share/ollama/.ollama/models/blobs 4 .4G /usr/share/ollama/.ollama/models/第一种方式：第二种方式：在执行后，将~/.ollama文件夹直接剪切到另一个地方，比如删除。
解决问题HTTPConnectionPool(host=‘127.0.0.1‘, port=11434): Max retries exceeded with url: /api/
weixin_47696437的博客
02-07 3518
HTTPConnectionPool(host='127.0.0.1', port=11434): Max retries exceeded with url: /api/generate (Caused by NewConnectionError.​ http://127.0.0.1:11434地址为该DOCker自身的回环地址,相当于DOCker自身的IP。 http://host.docker.internal:11434地址为从DOCker内访问宿主机服务.
本地部署deepseek cpu
02-19
### 使用CPU在本地环境部署DeepSeek #### 环境准备 为了成功部署DeepSeek，在本地环境中需满足一定的硬件和软件条件。 最低配置应具备支持AVX2指令集的CPU、至少16GB内存以及不少于30GB的存储空间[^1]。对于操作系统的选择，可以是Windows、macOS或是Linux中的任意一种。考虑到后续操作便利性，建议提前确认所选系统的兼容性和稳定性。 #### 安装必要组件 由于采用CPU方式进行部署，则无需特别关注GPU驱动等问题。但是仍需确保已正确安装Python解释器及其开发包，并根据个人喜好选择合适的集成开发环境(IDE)辅助编程工作。另外，还需注意的是当计划利用Open Web UI功能时，务必事先完成Docker容器平台的设置过程。 #### 获取并解压源码文件 前往官方仓库下载最新版本的DeepSeek项目压缩包，将其放置于目标机器上的指定路径下之后进行解压缩处理。此步骤完成后即可获得完整的程序框架结构供下一步骤调用。 #### 配置虚拟环境与依赖库管理 创建一个新的Python虚拟环境用于隔离不同项目的相互影响，接着依据README文档内的指示通过pip工具批量安装所需的第三方模块集合。这一步骤至关重要因为它直接影响着整个应用能否正常启动运行。 ```bash python -m venv deepseek_env source deepseek_env/bin/activate # Linux/macOS 或者 `deepseek_env\Scripts\activate` 对于 Windows 用户而言 pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt ``` #### 修改配置参数适应当前计算资源状况 编辑位于根目录下的`.env.example`样例文件复制重命名为`.env`,按照实际情况调整其中涉及的各项设定值比如batch size大小等以匹配现有物理设备的能力范围从而达到最佳性能表现效果。 #### 执行推理脚本验证成果 最后进入包含有`inference.py`入口函数所在的工作区执行如下所示命令来触发预测流程： ```python python inference.py ``` 需要注意的是，鉴于DeepSeek 8B模型本身体积庞大，因此在整个加载过程中可能会消耗较多时间及系统资源，请耐心等待直至最终输出预期的结果为止。同时也要留意是否有任何异常报错信息出现以便及时排查解决潜在隐患问题[^2]。
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