DeepSeek本地化部署(Window10)实操

最新推荐文章于 2025-06-02 15:31:30 发布
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1.Step1:下载安装ollama

下载链接：ollama.com/download
下载安装完成后验证：cmd中输入 ollama
命令。如果屏幕上出现以下提示信息，那么恭喜你，Ollama 已经成功安装。在这里插入图片描述

2.Step2:部署deepseek-r1模型

下载链接：https://ollama.com/search
找到deepseek-r1模型选择自己电脑对象的目标版本。在模型详情页面，根据您的计算机显存容量选择合适的模型版本：在这里插入图片描述
复制命令直接执行：ollama run deepseek-r1:7b
在这里插入图片描述

测试下：ollama run deepseek-r1
在这里插入图片描述

然而，仅通过命令行与大模型交流可能不够便捷。因此，接下来，我们将介绍与 Open-WebUI 系统进行集成，让交互界面更美观。以便通过更直观的图形界面进行操作。

Step3:安装 chatboxai 交互界面(目前行不通)

ChatBox 官网地址

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DeepSeek R1 Win10本地部署
GY的的专栏
02-05 1468
最近国产大模型 DeepSeek 非常火，但由于访问人数过多经常频繁出现反应迟缓甚至是宕机的情况。但万幸的是，DeepSeek 是一个开源模型，我们可以通过本地部署在自己的终端上随时使用，而且部署到本地后无需联网即可直接使用。
AMD RX 580 部署deep seek记录及踩坑（windows 10）
qq_39896438的博客
02-09 6575
1、执行ollama run命令偶尔会遇到llama runner process has terminated: exit status 0xc0000005报错，推测还是驱动和ollama低版本适配的问题，目前没找到好的解决方法，只能多执行几次。最近在折腾三朝元老RX 580部署deepseek，虽然网上教程比较多，整个流程也不复杂，但是也踩了一些坑，这里记录一下。：本人使用0.3.2版本部署，由于580对应的gfx803型号太老，0.3.14、0.4.1、0.5.x等高版本部署失败。
手把手教你在Windows上部署DeepSeek，开启GPU加速超能力
博客
02-27 2097
手把手教你在Windows上部署DeepSeek，开启GPU加速超能力
DeepSeek R1本地部署，小白教程来了！
python1234_的博客
02-04 3504
希望这个教程可以帮到大家，在 DeepSeek 遭受 DDOS 攻击无法使用之时。
小白浅尝DeepSeek本地私有化部署：从0到1（附个人感受）
2401_85325397的博客
03-17 1200
随着今年春节Deepseek的爆火，机器人在春晚的表演，注定了2025年又是AI、人工智能爆火的一年。 作为一名平时仅仅只是用AI在线产品的人，也跟风玩了一下DeepSeek的本地私有化部署，至于部署后的一些个人体会和心得，我写在了文末~ 什么是DeepSeek我就不作过多介绍了，还是先简单介绍一些本地私有化部署的一些客观优势吧。
DeepSeek本地部署教程（Windows操作系统笔记本电脑适用），建议收藏起来慢慢学！！
2401_85327249的博客
02-27 1221
本地部署DeepSeek在隐私、性能、定制化、离线使用、成本、独立性、研发和合规性方面具有显著优势，适合对数据安全、性能和定制化有较高要求的用户。
Deepseek基于ollama实现本地部署（Windows实操）
hxsyyds49的博客
02-10 2660
相信大家最近也被Deepseek本地部署刷屏或者或多或少听过，因为现在Deepseek官网的压力有点大，很容易服务器繁忙，让想体验的人望而却步。对，我也是因为这样所以才去本地部署，先说结论：硬件条件不是很优越的不太推荐本地部署，效果并没有想象中的好，可以当做一个享受过程来本地部署。
Deepseek本地部署详细指南！从 Ollama 到个人知识库应用
qq_41314882的博客
03-03 1008
以 deepseek r1 模型为例：1. 访问https://ollama.com/library/deepseek-r1，默认为 7b 模型，如需其他模型，可以在当前页搜索所需模型。2. 模型详情页复制安装命令ollama run deepseek-r1。3. 安装完成后在终端执行：
【DeepSeek部署】Windows系统本地部署DeepSeek详细教程
2501_91810672的博客
04-26 923
最近DeepSeek非常火爆，因其卓越的推理能力和低成本特性而广受欢迎，DeepSeek开源了部分模型，通过蒸馏技术可以将大模型参数压缩为更小的版本（如1.5B、7B等），显著降低对显存和计算资源的需求，这使得普通家用电脑也能部署，无需依赖高端硬件。本地部署不仅能规避网络延迟和隐私风险，还能根据需求定制模型功能，成为高效办公、学习研究的利器。此外，本地部署使数据完全存储于自有服务器或私有云，避免第三方平台的数据泄露风险，尤其适用于医疗、金融等涉及敏感信息的行业。
WPF快速创建DeepSeek本地自己的客户端-基础思路版本
Leo的博客
02-17 797
WPF 快速创建自己本地DeepSeek客户端工具。
国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
努力分享一些人工智能相关的知识干货！
03-23 1146
DeepSeek-V3 是当前开源领域最接近 GPT-4 的中文大模型，采用稀疏激活的 MoE 架构，实现了“性能强大、成本可控”的理想平衡。它支持 128K 超长上下文、具备出色的中文理解与生成能力，并全面开源可商用，适合私有部署与行业落地。本文将系统解析 DeepSeek-V3 的架构原理、训练策略、部署方法与应用实战，涵盖从 ChatGPT 式助手到企业知识问答系统的完整路径，帮助你用好这个真正能“落地”的强大国产大模型。
Cursor 破局的关键：两个 PMF | Cursor 底层模型 / 使用教程
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大语言模型(LLM)入门 - (1) 相关概念
三月桃城的博客
05-31 978
TiaoYu-1是一个面向初学者的开源大语言模型(LLM)自学项目，具有代码注释完善、训练流程完整的特点。该项目覆盖预训练、监督微调(SFT)、人类反馈强化学习(ELHF)、LoRA微调等全流程，并配有详细原理文档。项目提供从基本概念到模型构建、再到具体实现的系统学习路径，包含分词器、注意力机制、损失函数等核心模块的代码与文档说明，特别适合LLM入门者按步骤学习。项目还涉及FlashAttention、MOE网络等前沿技术，并提供了多个可选学习模块，为学习者构建了完整的知识体系。
多模态大语言模型arxiv论文略读（九十八）
Jamence的博客
05-29 1024
➡️ 研究动机：为了提高多模态情感识别的准确性和细致度，研究团队提出了MicroEmo，一个时间敏感的MLLM，旨在关注面部微表情的时间动态和话语感知视频片段的上下文依赖性。4) 通过微调LLMs的少量参数来选择最终的实体。该方法通过动态聚合模态特定和模态无关的LoRA专家，部分解耦多模态生成空间，从而在不显著增加参数的情况下，提升模型的多模态生成能力。➡️ 问题背景：当前的多模态生成模型在视觉文本理解与生成任务中表现出色，但同时生成图像和文本时，由于视觉和语言模态之间的固有不一致性，通常会导致性能下降。
中文NLP with fastai - Fastai Part4
Morpheon的博客
05-31 1399
在本教程中，我们展示了如何将fastai的NLP功能适应中文文本处理。我们探索了： 1. 中文的不同分词方法（词级与字符级） 2. 为fastai创建自定义分词器 3. 构建简单的中文文本分类器 4. 比较不同方法 对于有更大数据集的实际应用，您将遵循完整的ULMFiT方法： 1. 在大型中文语料库上预训练语言模型 2. 在特定领域数据上微调语言模型 3. 使用语言模型微调分类器
【n-grams】基于统计方法的语言模型
weixin_43098506的博客
05-28 1143
基于统计学的 n-grams 语言模型
NLP学习路线图（十七）：主题模型（LDA）
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2501_91516851的博客
06-02 533
LDA主题模型：文本语义探索的无监督利器 潜在狄利克雷分配(LDA)作为经典主题模型，通过三层贝叶斯网络结构揭示了文本背后的主题分布。该模型将文档视为主题的混合，主题则表现为词语的概率分布，有效解决了传统词袋模型的高维稀疏性和语义鸿沟问题。LDA采用狄利克雷先验和生成式建模，通过吉布斯采样或变分推断进行参数估计，能够从海量文本中自动提取隐含主题。尽管存在忽略词序、短文本处理困难等局限，但LDA在推荐系统、舆情监控等领域仍展现独特价值。其可解释性、无监督特性和计算效率，使LDA在深度学习时代仍保持应用活力。
基于BERT和GPT2的实现来理解Transformer的结构和原理
我是一言
05-28 375
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通用的防御框架，用于抵御（多模态）大型语言模型的越狱攻击
hao_wujing的专栏
05-30 1226
尽管（多模态）大型语言模型（LLMs）因其卓越的能力而受到广泛关注，但它们仍然容易受到越狱攻击。已经提出了各种防御方法来防御越狱攻击，然而，这些方法通常是针对特定类型的越狱攻击而定制的，从而限制了它们对抗各种对抗策略的有效性。例如，基于释义的防御对于文本对抗性越狱攻击有效，但无法对抗基于图像的攻击。为了克服这些局限性，我们提出了一个通用防御框架，称为测试时免疫（Test-time IMmunization，TIM），它可以自适应地以自我进化方式防御各种越狱攻击。
window deepseek本地化部署
02-18
### DeepSeek 本地化部署教程：Windows 环境配置 #### 硬件与软件需求 为了确保 DeepSeek 在 Windows 上的高效部署与运行，建议遵循以下硬件和软件配置[^4]： - **最低配置** - CPU：支持 AVX2 指令集 - 内存：16 GB 或以上 - 存储空间：至少 30 GB 可用硬盘空间 - **推荐配置** - GPU：NVIDIA RTX 3090 或更高型号（需配备相应的驱动程序） - 内存：32 GB 或更多 - 存储空间：50 GB 或更大容量 SSD 对于操作系统的选择，确认当前使用的 Windows 版本为最新更新版本。 #### 软件依赖安装 ##### Docker 安装 由于部分功能模块可能基于容器化技术实现，因此需要提前准备好 Docker 环境。具体操作如下： 1. 访问 [Docker官方网站](https://www.docker.com/products/docker-desktop)，下载适用于 Windows 的 Docker Desktop 并完成安装过程； 2. 启动 Docker Desktop 应用程序并保持其处于开启状态； 3. 验证 Docker 是否正常工作，可以通过命令提示符执行 `docker --version` 来查看已安装的 Docker 版本号。 ```powershell docker --version ``` ##### Python 和其他工具包 考虑到后续可能会涉及到脚本编写或其他开发活动，在此之前还需预先设置好 Python 开发环境以及 pip 工具链。可以从 Python 官方网站获取最新的稳定版发行包，并按照指引逐步完成整个安装流程。此外，还应考虑安装一些常用的库文件如 NumPy, Pandas 等来辅助处理数据任务。 ---
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