DeepSeek本地部署，保姆级喂饭教程

最新推荐文章于 2025-05-24 14:02:01 发布
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#ai #语言模型 #运维

一，下载ollama

在这里插入图片描述
选择合适自己操作系统的版本
下载完成之后运行安装，直接install就行

安装完成之后命令行输入ollama就代表安装成功啦

二，安装deepseek模型

在下载ollama的网站中选择deepseek模型
在这里插入图片描述
deepseek有多种模型供你选择，选择符合你电脑配置的模型，复制命令后在命令行运行就可以开始下载了

三，安装AnythingLLM

在这里插入图片描述安装完成之后打开软件，可以在设置里面把默认语言设置为中文
在这里插入图片描述
创建工作区
在这里插入图片描述
在工作区的设置里面把模型换成我们刚刚下载的deepseek模型
在这里插入图片描述
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然后我们就可以提问题啦
在这里插入图片描述

aliyunfw
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DeepSeek不会用就等于浪费啊！1分钟掌握8个赛道40条喂饭级指令
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DeepSeek不会用就等于浪费啊！1分钟掌握8个赛道40条喂饭级指令！如果文章对你有帮助，还请给个三连好评，感谢感谢！
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✅使用技巧万能公式：4步提问法“明确身份+具体任务+细节约束+输出格式” 公式拆解-身份：你是谁？（学生/打工人/新手妈妈…）-任务：要解决什么问题？（写报告/做计划/分析数据…）-细节：限制条件是什么？（时间/场景/禁忌…）-格式：想要什么形式的结果？（表格/分段/口语化…）
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Ollama 是一个轻量级的本地大语言模型运行平台，支持多种开源模型（如 DeepSeek、Llama 等）。通过 Ollama，你可以在本地设备上高效运行大语言模型，无需依赖云端服务，保障隐私和数据安全。本教程将详细指导你在 Windows 系统上完成 Ollama 的安装、配置及模型运行。如果需要进一步优化或扩展功能，可以参考 Ollama 的官方文档或社区资源。为了避免 C 盘空间不足，建议将模型存储路径迁移到其他磁盘（如 D 盘）。默认情况下，Ollama 会将模型存储在。）以允许局域网访问。
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DeepSeek是一款高性能、开源的人工智能模型，具备强大的自然语言处理和多模态分析能力，支持文本、图像、视频等多种数据类型。其采用混合专家网络（MoE）等先进技术，训练和推理成本低，推理速度快。DeepSeek的开源策略降低了AI开发门槛，让更多开发者和企业能够低成本地开发AI应用。相比其他大模型，DeepSeek在复杂推理任务中表现优异，且完全免费，具有更高的性价比。
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deepseek本地部署保姆级教程‘’
05-28
### Deepseek 模型本地部署的详细教程 Deepseek 是一种基于 Transformer 的大型语言模型，其本地部署需要考虑硬件资源、环境配置以及具体的应用场景。以下是关于 Deepseek 模型本地部署的详细步骤和注意事项。 #### 1. 环境准备 在开始本地部署之前，确保你的系统满足以下条件： - **操作系统**：推荐使用 Ubuntu 20.04 或更高版本[^1]。 - **硬件要求**：Deepseek 模型通常需要 GPU 支持（如 NVIDIA RTX 系列），并且至少需要 8GB 的显存以运行较小的模型变体[^2]。 - **依赖库安装**：确保安装了 Python 3.8 或更高版本，并且使用 `pip` 安装必要的依赖项。 ```bash # 更新系统包 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包 sudo apt install nvidia-driver-<version> cuda-toolkit # 安装 Python 和 pip sudo apt install python3.8 python3-pip ``` #### 2. 安装 Hugging Face Transformers 和 Deepseek 模型 Deepseek 模型基于 Hugging Face 的 Transformers 库，因此需要安装该库及其相关依赖。 ```bash pip install transformers accelerate torch ``` #### 3. 下载 Deepseek 模型 从 Hugging Face Model Hub 下载 Deepseek 模型。可以使用 `transformers` 提供的 API 来加载预训练模型。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载 Deepseek 模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/ds-base-7b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/ds-base-7b", device_map="auto") ``` #### 4. 配置 GPU 加速 为了充分利用 GPU 资源，建议使用 `accelerate` 库进行模型加速。通过 `device_map="auto"` 参数，可以自动分配模型权重到可用的 GPU 设备上[^3]。 #### 5. 测试模型推理 完成模型加载后，可以通过简单的代码测试模型的推理能力。 ```python # 输入示例文本 input_text = "Hello, how can I assist you today?" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda") # 生成输出 output = model.generate(input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` #### 6. 部署为服务 为了将模型部署为服务，可以使用 Flask 或 FastAPI 构建 RESTful API 接口。 ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class InputData(BaseModel): text: str @app.post("/predict/") async def predict(data: InputData): input_ids = tokenizer(data.text, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda") output = model.generate(input_ids, max_length=50) return {"result": tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)} ``` 运行上述代码后，可以通过 HTTP 请求调用模型的服务。 #### 7. 性能优化 如果模型在推理时性能不足，可以尝试以下优化方法： - 使用混合精度推理（FP16 或 BF16）[^4]。 - 启用多线程或分布式推理。 - 调整批量大小以适应硬件资源。 ```python # 启用 FP16 混合精度推理 model.half() ``` --- ###
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