DeepSeek本地部署教程(保姆级教程)

最新推荐文章于 2025-04-25 08:29:32 发布
最新推荐文章于 2025-04-25 08:29:32 发布
阅读量1.6w 收藏 41
点赞数 14
分类专栏： AI 文章标签： 人工智能 ai 运维 数据结构 云计算
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XXXXsssxwd/article/details/145400400
版权

最近国内的DeepSeek的AI大模型在国内很火，那么我们也可以把这么强大的AI部署到直接的电脑上，以下是Windows环境下的部署教程

0X1:在Windows系统下部署

第一部，我们的打开下列网址，下载Ollama框架

https://ollama.com/download

在这里插入图片描述

下载这里可自己选择电脑的操作系统，我的是Windows版本的，那就下载Windows

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

这里默认是安装到C盘的，也占用不了多少空间，安装就行

安装完成后配置一下环境变量，我们按下键盘上的win键，搜索环境即可

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

环境搭建完成之后我们再次打开Ollama官网，单机search框，选择第一个即可

在这里插入图片描述

这里根据你的电脑性能就行了，我选的是7b

在这里插入图片描述

选择好了复制粘贴即可，等待进度条跑完

在这里插入图片描述

跑完了之后我们打开cmd，使用指令ollama list查看容器
再次使用ollama run deepseek-r1:latest启动

在这里插入图片描述

启动成功
DeepSeek 2.5本地部署的实战教程
herosunly的博客
09-22 18万+
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
DeepSeek本地部署详细指南
m0_56896669的博客
02-01 14万+
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！
手把手deepseek本地部署教程（满血联网版deepseek部署本地详细步骤)
最新发布
desklx的博客
04-25 1943
GPU显存溢出|执行`nvidia-smi-l 1`监控显存波动|启用8bit量化或使用`--max-batch 16`限制批次||模型输出乱码|检查`tokenizer_config.json`版本|重新下载模型并校验SHA256|•GPU（可选）：NVIDIA RTX 3060（8GB显存）及以上，支持CUDA 12.0。|API响应延迟>5s|使用`py-spy`进行性能剖析|优化预处理流水线，启用缓存机制||启动时间|5-10分钟|2分钟（镜像预载）|1分钟（云端配置）|
DeepSeek本地部署（保姆级）教程
小赵同学€的博客
02-06 7573
安装后在电脑开始页面启动 ollama，然后查看任务栏，有 ollama 图标意味着 ollama已经启动。此模型还可接入可视化页面，如有需要教程，可在评论区提出，小赵同学尽量满足各位的需求！当出现 success 时即表示部署成功！您可在本地进行信息检索和提问！打开下拉栏，选择自己电脑内存对应的版本，确保C盘有足够的内存空间。下载完毕后，双击下载文件进行安装，直到安装完成！我们回到 ollama 官网，在搜索栏搜索。当你下次需要使用时，只需要在CMD窗口运行。
deepseek本地部署使用教程
01-31 1万+
deepseek本地部署使用教程
DeepSeek本地部署，保姆级教程，带你打造最强AI
热门推荐
运维&陈同学的博客
01-28 21万+
配置后，Ollama 服务将能在当前网络（如家庭 Wifi）中提供服务。你可以使用其他设备上的 Chatbox 客户端连接到此服务。可能需要在防火墙中允许 Ollama 服务的端口（默认为 11434），具体取决于你的操作系统和网络环境。为避免安全风险，请不要将 Ollama 服务暴露在公共网络中。家庭 Wifi 网络是一个相对安全的环境。Ollama 服务的 IP 地址是你电脑在当前网络中的地址，通常形式如下。
大模型入门实战：通过 HuggingFace 调用 Llama3
python12345_的博客
01-10 1564
至此，我们成功演示了如何通过 Hugging Face 的 Transformers 调用 Llama 模型，并获取了模型的回答。但是如果你的需求只是简单地调用模型，而无需进行微调或复杂的部署，可以尝试使用 Ollama。它不仅操作更加便捷，还提供了开箱即用的 RESTful 接口，适合快速集成到生产环境中。下一篇，我将会讲解如何通过 Ollama 下载部署 Llama 模型并调用。
DeepSeek本地部署，保姆级教程
03-03
以下是一个详细的教程，帮助您在本地部署DeepSeek。 首先，确保您的计算机满足以下要求：操作系统可以是Linux或Windows，推荐使用Linux。需要安装Python 3.6或更高版本，拥有GPU是可选的，但推荐用于加速深度学习...
DeepSeek本地部署保姆级教程
03-06
这个保姆级的DeepSeek本地部署教程提供了详尽的步骤说明，帮助用户成功搭建起一个私有的、稳定的AI环境，让AI技术的应用更加便利和安全。用户在实际操作过程中应仔细阅读每一步的详细说明，遇到问题时要及时查找相关...
DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程.pdf
02-10
由于其在云端可能遭遇的运行速度下降甚至服务不稳定的问题，掌握DeepSeek的本地部署就显得尤为重要。本地部署不仅可以让用户避免依赖远程服务的不稳定因素，还可以充分利用本地硬件资源，提升效率和体验。 本地部署...
DeepSeek本地部署全攻略：保姆级教程带你轻松上手
2401_84495872的博客
02-04 5905
最近做的一个视频，讲了DeepSeek的本地部署，在全网取得了600万+的播放量，大家对DeepSeek的本地部署很热情。视频发出后，看到评论区还有一些疑问，我整理了一下文字版本，补充了更多细节。把大模型部署在自己的电脑上，有很多好处，但我要先泼一盆冷水。如果你之前没用过AI产品，或者平时用AI也不多，不推荐搞本地部署。有更简单的方法，可以让你用上AI。想用DeepSeek，可以直接在手机的软件商城，下载DeepSeek的手机APP。或者用浏览器，搜索DeepSeek的网页版。
手把手带你搞懂Deepseek-V3 低成本知识库，收藏这一篇就够了！！
2401_85325397的博客
01-20 1万+
1 可以通过 api 添加各种模型 2 上传文档就能本地新建知识库 3 各种 AI 工具直接打开 4 知识库配合 deepseek 3 ，加上 COT 提示词 效果不错 5 还能画图 6 有简单 Artifacts 功能，直接渲染代码 7 可以多个模型一起回答问题，就是样式是直接铺下来的。
DeepSeek 本地部署详细教程，小白也能轻松搞定！
qq_20890935的博客
02-11 5万+
DeepSeek 作为国产开源大模型，近期因在线服务压力过大，本地部署需求激增。本教程将结合全网优质资源，手把手教你完成从环境配置到交互界面搭建的全流程，即使是零基础用户也能轻松掌握。
小白都能看懂，deepseek本地部署教程（附教程）
pythonhy的博客
02-14 1万+
今天给大家分享deepseek的本地部署教程，有需要的朋友可以留言交，可以提供本地部署及服务器资源监控。　
最全本地部署 DeepSeek R1 教程（适用于 Mac、Windows、Linux）
AAI666666的博客
02-05 4853
DeepSeek R1 是一款开源 AI 模型，其性能可与 OpenAI 的 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet 等顶级模型媲美，尤其在数学、编程和推理等任务上表现出色。最重要的是，它是免费、私密的，可以在本地硬件上离线运行。
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统
理论都是虚的，代码才是王道。
01-28 7万+
在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。
deepseek本地部署，保姆级教程
02-24
### 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 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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