【deepseek本地LLM大模型搭建】

最新推荐文章于 2025-03-21 08:16:10 发布
最新推荐文章于 2025-03-21 08:16:10 发布
阅读量616 收藏 9
点赞数 4
文章标签： 语言模型
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/c0urag1/article/details/145451189
版权

ollama

  1. 安装 Ollama:

    • 根据您提供的步骤,首先需要安装 Ollama,这是一个开源的 LLM 管理工具。可以参考 Ollama 官方文档安装和使用。

  2. 下载模型:

    • 您提到了在 www.ollama.com/library 查看可用的模型列表并下载对应的模型。这一步很关键,需要根据您的需求选择合适的模型版本。

  3. 启动模型:

    • 使用 ollama run deepseek-r1:8b 命令来启动 DeepSeek-r1 8B 模型。这一步需要确保模型文件已经正确下载和解压。

  4. 配置 UI 界面:

    • 您提到了 docs.openwebui.com 和 chatboxai.app/zh 两个官方 UI 界面。可以根据需求选择合适的界面,并按照相关文档进行配置和使用。

  5. 进一步优化:

    • 在基本搭建完成后,您可能还需要进一步优化配置,如调整模型参数、加速推理、集成其他功能等。这需要根据实际需求进行调整。

chatbox：官方教程地址：https://chatboxai.app/redirect_app/ollama_guide/zh-Hans
在这里插入图片描述

c0urag1
关注
【实战篇】【用 DeepSeek API 开发垂直领域模型的真实经历 】
再见孙悟空的专栏
03-09 949
去年9月，我们团队接了个大单子——给国内某头部连锁口腔诊所做智能问诊系统。现在这个系统已经服务了全国236家口腔机构，最让我自豪的不是技术指标，而是上周收到的一面锦旗：“AI知冷暖，问诊见仁心”。当时我们CTO老张盯着屏幕抽完半包烟，在凌晨三点的会议室拍板："必须搞垂直模型！“于是我们开始了与DeepSeek API的"相爱相杀”。当对话超过5轮时，AI就开始表演"鱼的记忆"。客户突然要求支持X光片分析时，我们手头的图像模型准确率惨不忍睹。当客户要求模型能持续学习新病例时，我们差点被灾难性遗忘搞崩系统。
DeepSeek+LLMAnything本地Docker网络版部署+本地知识库搭建
热土程序园，利他愉己~
02-28 706
DeepSeek+LLMAnything本地Docker网络版部署+本地知识库搭建 ​ 1.下载并安装：ollama https://ollama.com/download   2.下载安装DeepSeek 管理员方式运行PowerShell，运行命令： ollama run deepseek-r1:7b  其他版本可选：https://ollama.com/library/deepseek-r1 二.Docker版AnythingLLM安装及本地知识库搭建 1.下载docker安装软件  
【2025版】最新手把手搭建DeepSeek本地大模型，零基础入门到精通，收藏这篇就够了
Libra1313的博客
02-05 2916
比如DeepSeek-R1:1.5B，这里的1.5B指的是参数集规模，B是Billion（十亿）的缩写，1.5B指的是15亿参数集规模。当然，有了Open WebUI之后，我们还能很方便的选择其它大模型，或者与大模型语音交互。能聊天的大模型，除了DeepSeek，还是阿里云的通义千问（Qwen2/Qwen2.5），好玩的模型还有很多。大型语言模型（Large Language Models，简称LLM），是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过大规模语料库的训练，能够生成、理解和处理复杂的文本数据。
5分钟部署deepseek，逆天傻瓜式三步快速打造本地大模型
2401_84494441的博客
01-31 8407
DeepSeek，如此亲民，逆天了！AI的世界瞬息万变，来晚一步，都翻天覆地！来，跟上快速3步5分钟，打造本地大模型！第一步：下载安装 Ollama网址：https://ollama.com/_Ollama是_一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计的开源框架。你可以把Ollama看作是一个装LLM的容器。下载后，直接运行OllamaSetup安装，然后下一步下一步，就可以了。电脑右下角出现小猪猪，就已经启动啦。第二步：下载安装deepseek。
DeepSeek本地部署流程：超级简单，配置要求很低
DEVELOPERAA的博客
02-25 1074
现如今的人工智能时代，如果程序员对于相关的AI技术还一无所知的话，那真的就OUT了。最近火出天际的大模型DeepSeek，当然值得我们花时间去学习了，不过服务器经常繁忙，所以，在本地部署一个就显得很有必要了，而且，作为码农，这样的好东西，怎么能不在自己的机器上折腾一下呢？在本地部署DeepSeek，只需要以下几步：一、下载并安装OllamaOllama‌是一个开源的、易于使用的本地大语言模型运行平台，它主要提供模型运行的支持，适用于需要快速部署和测试大语言模型的场景。
一分钟搭建本地大模型DeepSeek！永久免费！无需联网！一条命令即可搭建！！！！
kaka0722ww的博客
02-05 654
最近deepseek不是很火嘛，惨遭ddos，导致官网注册用户都注册不了了，无法正常提供服务，那么如果将deepseek大模型搭建到自己的电脑上呢？离线就可以使用，无需联网，即可本地使用。这里旁边可以看到网络不可用的，大模型却一切正常。用过后，啊！！！！！真香啊！！！！！那么接下来就介绍搭建教程吧，首先打开这个网站，点击下载选择适合自己系统的安装工具下载后一路下一步之后来到ollama选择deepseek模型。
深度探索：DeepSeek-LLM - 一款高效文本生成与搜索工具
gitblog_00035的博客
04-13 1311
深度探索：DeepSeek-LLM - 一款高效文本生成与搜索工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是由 DeepSeek-AI 团队开发的一款基于语言模型的文本生成和搜索引擎优化工具。它利用先进的自然语言处理技术，为用户提供高质量的内容生成服务，并帮助优化搜索结果，以提升用户体验。 技术分析 基于大模型的语言生成 DeepSeek-LLM 的核心是其强...
deepseek本地搭建大模型的套装
02-09
为了简化这一过程，有套装工具应运而生，其中“deepseek本地搭建大模型的套装”就是其中之一。这个套装提供了用户友好的界面和流程，使得在本地计算机上搭建和运行大型语言模型（LLM）变得可行。 AnythingLLM作为...
简单3步部署本地国产大模型DeepSeek大模型
星哥玩云
02-06 3325
Ollama是一个开源项目，旨在让用户能够轻松地在其本地计算机上运行大型语言模型（LLM），是一个开源的大型语言模型服务。它支持各种LLM，包括Llama 3、Mistral和Gemma。提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面,可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型。Ollama官网： https://ollama.com/Ollama GitHub仓库：https://github.com/ollama/ollama。
搭建本地DeepSeek大模型详细步骤
最新发布
qu1210的博客
03-21 967
DeepSeek是一个强大的AI模型系列，特别是DeepSeek R1在复杂推理任务中表现出色。以下是在本地部署DeepSeek模型的详细步骤、可能遇到的问题及解决方案。通过以上步骤，您应该能够在本地成功部署DeepSeek模型，并根据您的硬件条件进行适当的优化。: CUDA out of memory 错误。对于超大模型，可以使用磁盘作为额外内存。对于大型模型，在多GPU上分布计算。: 生成的内容质量不佳或不一致。: 模型文件下载中断或失败。减少内存使用，提高速度。: 模型生成速度过慢。
【DeepSeek应用】DeepSeek模型本地化部署方案及Python实现
agito_cheung的博客
03-11 1794
DeepSeek实在是太火了，虽然经过扩容和调整，但反应依旧不稳定，甚至小圆圈转半天最后却提示“服务器繁忙，请稍后再试。” 故此，本文通过讲解在本地部署 DeepSeek并配合python代码实现，让你零成本搭建自己的AI助理，无惧任务提交失败的压力。
DeepSeek R1 本地部署及搭建本地知识库完整教程.pdf
02-11
Ollama是一个开源工具，致力于简化大语言模型（LLM）的本地部署过程。无论用户是开发者、研究者还是普通用户，都可以通过Ollama轻松地在本地运行和管理不同的大模型，无需依赖云端服务或复杂的部署流程。用户只需...
开源先锋DeepSeek-V3 LLM 大语言模型本地调用，打造自己专属 AI 助手
人工智能研究所的博客
01-26 3070
DeepSeek-V3是一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，总共有 671B 个参数。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力机制 (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了彻底的验证。
DeepSeek LLM通过长期主义扩展开源语言模型
12-28 2267
开源大型语言模型 (LLM) 的快速发展令人惊叹。然而，先前文献中描述的扩展定律得出了不同的结论，这给扩展 LLM 蒙上了一层阴影。我们深入研究了扩展定律，并提出了我们独特的发现，这些发现有助于在两种广泛使用的开源配置（7B 和 67B）中扩展大型模型。在扩展定律的指导下，我们推出了 DeepSeek LLM，这是一个致力于从长期角度推动开源语言模型发展的项目。为了支持预训练阶段，我们开发了一个数据集，该数据集目前包含 2 万亿个符元，并且正在不断扩展。
手把手教你本地部署DeepSeek大模型！从环境搭建到数据训练全流程实战
weixin_56996361的博客
02-10 4162
在AI技术爆炸式发展的今天，企业/开发者对数据隐私和定制化需求日益增长。数据不出内网：医疗/金融等敏感行业刚需垂直领域定制：用自有数据打造专属AI助手算力自由掌控：灵活调配GPU资源，成本可控本文将带你从零完成DeepSeek的本地部署，并通过真实业务数据训练专属模型，全程附代码实操！
【实战篇】手把手教你用 DeepSeek 大模型搭建个性 AI 助手
再见孙悟空的专栏
02-04 1369
通过以上一系列步骤，我们便可以借助 DeepSeek 大模型搭建出专属于自己的个性 AI 助手。尽管整个过程涉及一定的技术知识和技能，具有一定的复杂性，但只要我们按部就班，逐步推进，不断尝试和优化，就一定能够成功。搭建个性 AI 助手是一个持续发展和完善的过程。随着技术的不断进步以及我们需求的日益多样化，我们的 AI 助手也需要持续升级和改进。展望未来，我们有理由期待 AI 助手在更多领域发挥更大的作用，为我们的生活和工作带来更多的便利与惊喜。
简单3步部署本地国产大模型DeepSeek大模型并搭建知识库
02-20 1685
Ollama是一个开源项目，旨在让用户能够轻松地在其本地计算机上运行大型语言模型（LLM），是一个开源的大型语言模型服务。它支持各种LLM，包括Llama 3、Mistral和Gemma。提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面,可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型。
deepseek大模型本机部署
Stestack的博客
01-31 6574
搭建一个聊天界面就需要另外一个开源项目chatbox：https://github.com/Bin-Huang/chatbox，下载对应版本chatbox，安装成功后打开chatbox，点击设置，模型提供方选择Ollama，ollama运行时他会自动识别模型，保存即可。这款模型不仅在性能上与OpenAI的GPT-4相媲美，更以开源和创新训练方法，为AI发展带来了新的可能性。deepseek官网https://chat.deepseek.com。官网：https://ollama.com。
语言模型deepseek部署到华为昇腾NPU的详细步骤
热门推荐
qq_54958500的博客
12-12 1万+
DeepSeek 是一个高性能的混合专家（MoE）语言模型，能够生成高质量的文本内容，解决自然语言处理任务。它在文本生成、对话系统、情感分析和机器翻译等应用场景中表现出色，显著提升处理效率和生成质量。
vllm部署deepseek-llm
02-18
通过执行如下命令可以利用 vLLM 提供的服务接口快速搭建起针对 DeepSeek-R1 的在线推理能力: ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model </path/to/downloaded/model> \ --served-model-...
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