win10 d盘部署deepseek及cherry stutio可视化

原创 已于 2025-02-07 09:53:21 修改
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于 2025-02-05 10:53:16 首次发布

😒 😒 deepseek在线网址
参考链接
ollama deepseek安装
ollama环境改为D盘
给非系统盘文件夹添加权限
配置cherry stutio
配置满血版deepseek

文章目录

1 安装ollama

官网下载地址

1.1 下载ollama

1 选择download
在这里插入图片描述
2 选择download for windows
在这里插入图片描述

1.2 方案一——直接安装ollama 到D盘（跳过步骤2–待验证）

	#安装ollama到指定目录
	OllamaSetup.exe /DIR="D:\ollama"

1.3 方案二

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Ollama的主页上，点击“Models”--”deepseek-r1”，一共有7种不同大小的模型，接着复制右边的这串字符“ollama run deepseek-r1”。电脑打开网站：https://ollama.com， 主页点击“download”, 选择适合自己电脑的运行系统，我的电脑是windows系统，选好之后点击下载到电脑D盘。在电脑主页，同时按住win+R键，输入cmd，然后把上 面这串字符粘贴在上面，按回车键（enter），系统会自动下载安装deep seek模型。这里大概用时15分钟。
手把手教你本地部署DeepSeek
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温馨提示：本地部署无需担心隐私泄露，所有对话数据仅存于本地！1.操作系统：Windows/macOS（建议最新系统）注意：一点要在英文目录下，纯英文不要有空格和汉字。注意：一点要在英文目录下，纯英文不要有空格和汉字。选择「官方认证」模型（推荐7B/20G版本）3. 存储空间：预留20GB（模型文件较大）直接加载模型就可以了，上面跑进度条代表成功了。在d盘之下在新建一个文件夹，并点击选择它。点击"模型文件"→找到.gguf结尾文件。▸ 多模型切换：同时加载多个模型对比效果。在这个文件夹下面在新建两个文件夹。
DeepSeek本地部署教程+可视化界面+入门操作指南
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根据自己电脑的显卡配置和需求选择合适的模型下载，可以先下载1个尝试，模型是可以下载多个并灵活切换的。1、在保存模型时, 要先创建一个文件夹, 文件夹名称和模型名称一致, 然后将模型拉进这个文件夹内.3、如果怎么都搞不定，可以联系博主，远程手把手教你。以下是闭住制作的显卡参数，不知道自己显卡显存和算力多少的，可以查看。根据博主的提供的参数，先清楚自己能够使用多大的模型，再进行下载。2、看不懂文档的，可以看安装教程视频，跟着视频里一步一步操作。博主也在学习中，如果有问题，可以找博主交流，共同进步！
DeepSeek R1模型的本地化部署
六国破灭，非兵不利 ，战不善，弊在赂秦。赂秦而力亏，破灭之道也。或曰：六国互丧，率赂秦耶？曰：不赂者以赂者丧，盖失强援，不能独完。故曰：弊在赂秦也。 秦以攻取之外，小则获邑，大则得城。较秦之所得，与战胜而得者，其实百倍；诸侯之所亡，与战败而亡者，其实亦百
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本都部署的优势：隐私保障：所有数据均存储在本地，避免敏感信息泄露。 零额外成本：DeepSeek R1 免费运行，无需订阅或额外费用。 完全控制：可以进行微调和本地优化，无需外部依赖。
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最近发现了，新手可快速上手，且变现方式多种多样。如下图：在小红书和公众号，这类型的，最重要的，文案和图片都可以用。千粉后可以接商单，刚开始一单几百，粉丝越多，商单价格越高。可以到小程序搜索螃蟹通告，进去接单赚米。公众号粉丝大于500就能开通流量主收益，只需要每日更新治愈系文案内容，平台会自动帮我对接广告，一个点击大约1.5块钱，长时间下来有这份被动收入还是非常不错的。做到后期不想做了，还可以到A5新媒体出售自己的账号，这也是一笔可观的收入。
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Ollama 的主要作用是提供一种在本地运行、管理和使用大型语言模型的解决方案，也就是可以通过它管理deepseek，不需要依赖外部服务这个就是Ollama，要是没有加速器的话，下载的比较慢这里我把Ollama安装程序下载到网盘里面。
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1.为何是win10环境进行安装？一般有显卡且不是生产环境，都是win系统，那么就需要再win上面安装ollama使用本地模型2.为何要本地安装ollama？想要私有化部署模型，ollama简单易操作。
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### 如何在 DeepSeek 上部署 Cherry Studio #### 准备环境 为了成功地在 DeepSeek 平台上运行 Cherry Studio，需先准备好必要的软件和工具。这包括获取并安装 Ollama 客户端以及下载指定版本的 DeepSeek 模型。 ```bash # 下载Ollama客户端 wget https://ollama.com/download.sh && bash download.sh ``` 接着通过命令行启动特定版本的 DeepSeek 模型： ```bash # 启动DeepSeek R1模型 ollama run deepseek-r1:1.5b ``` 对于文本嵌入功能的支持，则需要额外拉取相应的模型文件: ```bash # 获取文本嵌入模型 ollama pull nomic-embed-text ``` 以上操作确保了基础架构层面已经为后续集成做好准备[^4]。 #### 配置Cherry Studio 完成上述准备工作之后, 接下来就是安装 Cherry Studio 的过程。访问官方提供的链接可以找到最新发布的版本进行下载[^2]: [Cherry Studio](https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/releases/tag/v0.9.19) 安装完成后，在应用程序内部添加来自腾讯云的服务配置项，具体来说是指定API接口的位置与认证所需的密钥信息。这些参数允许 Cherry Studio 连接到远程托管于腾讯云上的 DeepSeek 实例上执行任务[^3]。 #### 设置连接 最后一步是在 Cherry Studio 中设定好目标模型的信息，使得两者之间能够建立有效的通信链路。当一切设置完毕后，用户就可以借助这个组合平台来进行更加高效的知识管理和查询活动了。
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