本地部署DeepSeek

最新推荐文章于 2025-02-20 15:24:09 发布
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安装Ollama:OllamaGet up and running with large language models.https://ollama.com/安装完成后，点击运行，进入到终端中

ollama run deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:7b

ollama run deepseek-r1:8b

ollama run deepseek-r1:14b
ollama run deepseek-r1:32b
ollama run deepseek-r1:70b

显存小的选择参数少的，我的是2G显存，选择1.5b参数的

复制命令，粘贴到终端中回车

在终端中使用很不方便

谷歌浏览器安装插件：Page Asist

显存太小，小参数本地模型不好使，还是用网页版吧

DeepSeek 2.5本地部署的实战教程
herosunly的博客
09-22 17万+
本文主要介绍了DeepSeek 2.5本地部署的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行DeepSeek 2.5 3.1 简单测试 3.2 启动API服务
手把手教你本地部署 DeepSeek R1
实事求是，追求技术，精益求精～将至而立之年，不忘年少初心！
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手把手教你Deepseek本地部署，每一步都有图片和解释
DeepSeek本地部署详细指南
热门推荐
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通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
家庭电脑本地部署DeepSeek教程
ftzchina的博客
02-09 3727
保姆级教程本地部署DeepSeek
【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek
weixin_74809706的博客
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DeepSeek是由中国的深度求索公司开发的一系列人工智能模型，以其高效的性能和低成本的训练而受到关注。
ubuntu 本地部署deepseek r1 蒸馏模型
鲨鱼儿的博客
02-07 1313
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，内置 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。
Ubutun本地部署DeepSeek R1
ou1531037815的博客
02-06 1489
在ubuntu利用Ollama本地部署deepseek
本地部署deepseek
一休哥的专栏
02-05 349
在前面的文章中，详细介绍了ollama的部署过程。可点击下面链接查看。
【Deepseek】Linux 本地部署 Deepseek
Imagine Miracle的博客
02-20 6775
本文介绍在Linux系统上部署。本文教程是面向所有想体验AI玩家的一个简易教程，因此即使是小白也可以轻松完成体验，话不多说立马着手去干。
解锁VS2022！手把手教你本地部署Deepseek.zip
02-14
在本文中，我们将详细探讨如何在Visual Studio 2022（VS2022）环境下成功进行本地部署Deepseek项目。首先，我们将了解Visual Studio 2022的基本概念，包括它的安装与配置过程，以确保满足运行Deepseek项目的前提条件...
零拷贝网络编程：RustTokio实现百万级QPS服务.pdf
05-03
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 Rust 以内存安全、零成本抽象和并发高效的特性，重塑编程体验。无需垃圾回收，却能通过所有权与借用检查机制杜绝空指针、数据竞争等隐患。从底层系统开发到 Web 服务构建，从物联网设备到高性能区块链，它凭借出色的性能和可靠性，成为开发者的全能利器。拥抱 Rust，解锁高效、安全编程新境界！
PLC与触摸屏控制的流水线贴膜机程序项目完成，涵盖多种控制功能，适合初学者学习简单控制工艺及运动控制，支持博图V13及以上版本。
05-03
内容概要：本文详细介绍了流水线贴膜机的PLC程序和触摸屏程序控制逻辑，涵盖气缸、输送带、伺服电机等关键部件的控制方法。文中通过具体代码示例解释了各个组件的工作原理及其协同运作的方式，如气缸的互锁逻辑、输送带的速度控制以及伺服电机的精确贴膜控制。此外，还强调了HMI界面设计的重要性，提供了报警处理、权限管理和调试技巧等方面的实践经验。 适合人群：工控行业初学者和技术爱好者，尤其是希望深入了解PLC编程和运动控制系统的人员。 使用场景及目标：①帮助读者掌握PLC编程的基本技能，如气缸控制、伺服电机控制等；②提供实际项目的调试经验和常见问题解决方案；③指导读者进行HMI界面设计，确保操作的安全性和便捷性。 其他说明：文章不仅包含了详细的代码示例，还分享了许多来自实际项目的经验教训，有助于读者更好地理解和应用所学知识。
智能车换道路径规划与行为决策：改良版三维危险势能场建模法的高效应用
05-03
内容概要：本文介绍了一种用于智能车换道路径规划与行为决策的改良版人工势场法。该方法通过引入三维势能场模型，不仅考虑车辆当前的空间位置，还预判了未来3秒内的运动趋势。文中详细描述了动态障碍物处理、车道保持势能场设计以及三维势能场的融合策略。特别是在处理动态障碍物时，采用速度相关的高斯函数，使得车辆能够更好地应对快速接近的障碍物。此外，车道保持势能场通过分段函数设计，在车辆靠近车道边缘时提供更强的回正力矩。三维势能场融合策略则通过加权求和的方式，综合考虑障碍物、车道线和速度等因素，从而提高换道的成功率并减少能耗。 适用人群：从事智能驾驶研究的技术人员、自动驾驶算法开发者、机器人导航领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于智能车在复杂交通环境中的换道路径规划与行为决策。主要目标是提高换道成功率、减少能耗、提升乘客舒适度，并解决传统人工势场法中存在的局部极小值和动态障碍物处理难题。 其他说明：该方法已在多个实际场景中进行了测试，如高速公路、山区道路等，均取得了显著的效果。特别是在处理“剪刀车”场景时，能够在短时间内生成符合人类驾驶习惯的避让路径。
APK包名类名查看工具
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05-03
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遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)在时间序列预测中的应用及基于matlab代码实现
05-03
内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）进行时间序列预测的方法及其MATLAB实现。首先，通过对时间序列数据进行预处理，如标准化和滑动窗口分割，将时间序列转换为监督学习任务。接着，设计遗传算法的染色体结构，采用二进制编码表示SVM的关键参数C和gamma，并通过5折交叉验证的均方误差（MSE）作为适应度函数，确保每一代种群都能朝着更优解进化。文中还分享了一些实践经验，如种群多样性的保持、时间滞后的选择以及参数范围的调整。最后，展示了GA-SVM在不同数据集上的预测效果，并提供了完整的MATLAB代码。 适合人群：从事时间序列预测研究的技术人员，熟悉MATLAB编程环境的研究者。 使用场景及目标：适用于需要高效自动化调参的时间序列预测任务，特别是在面对非线性和高噪声数据时，能够显著提高预测精度。目标是帮助研究人员减少手动调参的工作量，提升模型性能。 其他说明：作者强调了遗传算法在参数优化方面的优势，但也指出其局限性，如可能存在早熟收敛等问题。同时提醒使用者关注数据特性和预处理步骤对最终结果的影响。
C# Winform 图书管理系统
05-03
内容概要：本文详细介绍了使用C# Winform和ASP.NET开发的一个图书管理系统。系统分为后台和读者端两部分，后台主要用于管理员管理图书、用户和借阅信息，读者端则提供图书查询、借阅和归还等功能。文中展示了具体的代码实现，如图书查询、用户添加、图书入库、借阅功能等，并强调了数据库连接的安全性和性能优化措施，如参数化查询、事务处理、异步加载等。此外，还讨论了一些常见的开发陷阱和最佳实践，如防止SQL注入、使用配置文件管理连接字符串、利用RDLC生成报表等。 适合人群：具有一定C#和ASP.NET基础的开发者，尤其是对Winform桌面应用开发感兴趣的程序员。 使用场景及目标：适用于需要开发类似图书管理系统的项目，帮助开发者理解和掌握Winform应用程序的设计和实现，提高开发效率并确保系统的稳定性和安全性。 其他说明：本文提供了丰富的代码片段和详细的解释，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。同时，文中提到的一些优化技巧和注意事项对于提升系统的性能和用户体验也非常有帮助。
本地部署 deepseek
02-07
### 如何在本地部署 DeepSeek 为了提供详细的指导，在本地环境中部署 DeepSeek 需要遵循一系列配置和安装过程。虽然具体细节可能依赖于特定版本的 DeepSeek 和操作系统环境，下面给出了一般性的步骤说明。 #### 准备工作 确保计算机上已经安装了 Docker 及其相关组件，因为大多数现代机器学习平台都基于容器化技术构建[^1]。对于 Linux 用户来说，还需要确认内核参数设置正确以支持必要的功能特性。 #### 安装 Minikube 并启动单节点集群 Minikube 是一个用于创建轻量级 Kubernetes 单节点集群工具，非常适合开发测试用途。通过命令 `$ minikube start` 来初始化一个新的 K8s 实例；如果希望打开 Web UI 进行可视化管理，则可以执行 `minikube dashboard` 命令来访问默认浏览器中的仪表板界面[^3]。 #### 设置存储解决方案 考虑到 DeepSeek 的数据持久性和性能需求，建议采用分布式文件系统作为后端存储方案之一。例如 Ceph 提供了一个强大的对象、块以及文件系统的组合服务。针对 Debian 或 Ubuntu 发行版，可以通过添加官方源并利用包管理器完成 ceph-deploy 工具链的获取与安装操作[^2]。 #### 获取 DeepSeek 应用镜像 联系供应商或者查阅官方文档找到合适的 Helm Chart 资源库地址，从中拉取最新稳定版的应用程序映像到本地仓库中待后续部署使用。 #### 编写自定义资源配置清单 根据实际业务场景调整 YAML 文件里的各项参数选项，比如副本数量、资源请求限额等字段值，从而更好地适配目标硬件条件下的运行状况。 #### 执行应用发布流程 最后一步就是运用 kubectl CLI 向 API Server 发送指令提交之前准备好的描述性模板，触发自动化调度机制使得各个 Pod 成功上线至指定命名空间之下正常运作起来。
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