手把手教你在本地部署DeepSeek

安装Ollama

下载安装

进入Ollama官网,点击Download下载安装程序。
image.png

  • 如果下载较慢,可以在Download上右键,点击复制链接地址(以Google Chrome为例),打开迅雷进行下载。

image.png

打开Ollama安装程序,点击Install进行安装,此安装无法选择安装位置,默认安装在C盘下。

image.png

  • 可以通过命令行运行Ollama安装程序,并传入安装路径参数。

进入CMD,运行OllamaSetup,以安装在E盘为例:

OllamaSetup.exe /DIR=E:\MyAI\Ollama

image.png

验证安装成功

进入cmd,运行ollama --version,输出版本号则安装成功。

image.png

运行deepseek

选择DeepSeek版本

在Ollama官网可以选择deepseek版本,选择版本后,右边会同步给出运行命令,复制到cmd窗口运行即可。

image.png

版本说明

  • 1.5b的b是单词billion的首字母,意为“十亿”,1.5b即15亿参数,同理7b为70亿参数。

  • 普通电脑可尝试1.5b、7b。

运行deepseek

复制运行命令到cmd,运行前会自动下载。

image.png

  • 如果下载降速了,可Ctrl+C退出后,重新运行,可恢复下载速度。

  • 下载的模型默认在:C:\User\当前用户.ollama\models下

image.png

下载完成后,便可以进行询问啦。输入/bye可退出。

image.png

### 配置智能体的详细指南 #### 了解DeepSeek及其优势 DeepSeek作为一款高性能且价格合理的AI大模型,在众多同类产品中脱颖而出,成为2025年初备受瞩目的存在[^2]。该平台不仅支持在线服务,还特别强调了本地部署的重要性,这对于重视数据隐私和安全性的用户来说尤为关键[^4]。 #### 准备工作环境 为了能够顺利地配置基于DeepSeek框架下的智能体,首先需要确保已经按照官方提供的说明完成了软件包的下载以及必要的依赖项安装过程[^1]。这一步骤通常涉及设置Python虚拟环境、pip工具以及其他可能被提及到的相关组件。 #### 安装与初始化 完成上述准备工作之后,下一步就是依据具体的操作手册来执行实际的安装流程。此过程中会涉及到命令行指令的应用,例如: ```bash git clone https://github.com/your-repo/deepseek.git cd deepseek pip install -r requirements.txt ``` 这些操作旨在获取最新的源代码副本并将所有必需的外部库加载至项目当中[^3]。 #### 创建自定义智能体 一旦基础架构搭建完毕,则可以根据业务场景的需求设计特定类型的代理程序。这里的关键在于理解如何利用API接口实现功能扩展,并结合具体的案例研究来进行实践探索。比如创建一个用于自然语言处理(NLP)任务的聊天机器人实例: ```python from deepseek import Agent, Environment env = Environment() agent = Agent(env) def on_message_received(message): response = agent.process_input(message) print(f"Response: {response}") on_message_received("你好,世界!") ``` 这段简单的脚本展示了怎样接收输入消息并通过调用`process_input()`方法生成相应的回复内容。 #### 测试与优化 最后但同样重要的是要经过充分测试以验证新建立起来的服务能否稳定运行并达到预期效果。期间可能会发现某些性能瓶颈或者逻辑错误等问题,这时就需要不断调整参数设定直至获得满意的结果为止。
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