Mac系统DeepSeek本地部署教程!5步轻松搞定!

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Mac系统DeepSeek本地部署教程!5步轻松搞定!


昨天给大家分享了WIN系统的DeepSeek大模型本地部署教程,很多小伙伴问Mac上怎么操作,今天就给大家分享一下详细的步骤,并通过Chatbox AI工具进行使用。教程分为几个主要步骤:
1. 下载Ollama:首先,用户需要从Ollama官网下载适用于macOS的Ollama软件。下载链接为:https://ollama.com/download。
2. 安装Ollama:下载完成后,用户需要将Ollama移动到应用程序文件夹中,并按照引导完成安装。安装完成后,电脑顶部导航栏会出现一个小羊驼图标,表示软件已成功打开。
3. 部署DeepSeek大模型:用户需要访问Ollama官网的Models页面,选择DeepSeek-R1模型。根据电脑的配置选择合适的模型大小,例如7b模型。然后复制相应的命令(如ollama run deepseek-r1:7b)并在终端中运行,完成模型的部署。
4. 安装Chatbox AI工具:用户需要访问Chatbox AI的官网(https://chatboxai.app/zh)进行免费下载。下载完成后,打开软件并选择使用自己的API Key或本地模型。在模型栏中选择刚刚下载的DeepSeek模型,保存设置后即可使用。
5. 了解DeepSeek基础:教程最后介绍了DeepSeek的三种模式:
- 基础模式(V3):适用于日常使用,如写文章、聊天等。
- 深度思考模式(R1):适用于复杂问题,如数学计算或深入分析,性能媲美OpenAI的高级模型。
- 联网搜索模式:用于获取最新的网络信息,知识库更新截止到2024年7月。
通过以上步骤,用户可以轻松在本地部署并使用DeepSeek大模型,无需担心系统繁忙问题。

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### Dify 和 DeepSeek 本地部署教程 #### 准备工作 为了成功在 Mac 上完成 Dify 和 DeepSeek本地部署,确保已经安装了必要的依赖项和软件包。这通常包括 Python 环境以及 Docker 或者其他容器解决方案来运行服务。 #### 配置环境变量 设置特定于项目的环境变量对于集成不同组件至关重要。当涉及到像 Ollama 这样的平台时,在 `/your/custom/path` 中定义自定义路径非常重要,比如 `/Users/yourusername/models`[^2]。此骤有助于指定模型和其他资源存储的位置。 #### 安装与配置 Ollama Ollama 是连接 Dify 和 DeepSeek 所必需的服务之一。为了让新设定的环境变量生效,需要重启 Ollama。可以通过“活动监视器”找到对应的进程并结束它,之后通过终端命令 `ollama serve` 来重新启动该服务。 #### 下载 DeepSeek 模型 根据计算机硬件条件挑选适合大小的预训练模型是优化性能的关键一。对于一般用途来说,推荐先尝试较小规模的模型版本,例如 `deepseek-r1:1.5b`;而对于拥有更好计算能力的工作站,则可以选择更大型号如 `deepseek-r1:14b` 或 `deepseek-r1:32b`。下载所选模型可通过如下指令完成: ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b ``` 如果目标是获取专门用于编程辅助的 DeepSeek 变体——即 `deepseek-coder`,则应执行下列命令来进行拉取操作[^3]: ```bash ollama pull deepseek-coder ``` #### 构建个人知识库 一旦上述准备工作就绪,就可以着手构建个性化的知识管理系统了。利用 Dify 平台提供的 API 接口和服务端点,能够轻松地将来自多个数据源的信息整合在一起,并借助 DeepSeek 实现智能化检索功能。
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