DeepSeek R1 局域网AI部署与企业内网AI编程

已于 2025-01-29 14:57:11 修改
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文章标签： 人工智能 AI编程
于 2025-01-29 14:47:24 首次发布
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if not "%1"=="hide" (
    start /min cmd /c %0 hide
    exit
)
echo start ollama...
set OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
set OLLAMA_ORIGINS=*
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DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统
理论都是虚的，代码才是王道。
01-28 7万+
在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。
【AI大模型】Ubuntu18.04安装deepseek-r1模型+服务器部署+内网访问
LeonJin的博客
02-05 1884
这里的3000就是将本地的端口3000映射到docker容器的8080，容器内部会通过host.docker.internal访问ollama的接口。我的电脑配置是，CPU：Inteli9-13900KF×32，内存：31.2 GiB，显卡：RTX 4080（16GiB），我选了 14b 的模型。ollama 安装后默认监听 127.0.0.1, 为了方便使用，要么修改监听地址，要么用 SSH 转发，这里我选择了修改地址。其中如果存在同名变量，就会以最后写入（即 override 配置）的值为准。
DeepSeek本地部署（局域网+异地访问）数据库（保姆教程）
最新发布
2401_85343303的博客
03-02 1万+
前面三个篇幅介绍本地部署DeepSeek+数据库及联网搜索的方法，后台又收到新的需求，“通过局域网或异地公网访问本地部署的DeepSeek+数据库”， 这是一个常见的场景，我也有用到，本次将整理分享配置“局域网或异地公网”访问的方法！DeepSeek本地部署全攻略：局域网共享+远程访问一体化方案【项目概述】关于DeepSeek 本地化部署、搭建个人知识库（资料库）、联网搜索及本地化可视化管理。共分享了三套部署方案。这一篇着重介绍了局域网访问及异地公网访问本地DeepSeek知识库的方法。
DeepSeek R1，基于局域网AI模型部署与企业内网实施方案
dayawoai的博客
01-29 9070
DeepSeek R1， 科研企业\研发，内部局域网AI编程辅助
DeepSeek局域网部署
cheng219101的专栏
02-06 6380
本地部署的教程很多，安装在本地都会用到ollama，网页上使用的方案有多种，包括：Chatbox、docker+Open WebUI等，这些坑我踩过了，本地部署本地访问可行，修改成目标IP后无法获取到模型选项。在deepseek的热潮下，本地部署有很多教程了，我这里细化一下，重点讲下在一台电脑上部署，局域网下的电脑都能够使用。总结：可视化界面请使用page-assist扩展。
DeepSeek本地部署教程和局域网访问（手把手教程）
songbai220
02-15 4424
现在DeepSeek比较火，可以将模型安装在自己电脑上进行使用。下载完毕后，就可以在命令行与deepSeek的AI进行对话了。设置好环境变量后，重新打开终端，停止ollam再重启服务。如果为下载安装ChatbotAi工具，也可以通过网页访问。4090 24GB显卡2块以上可以安装70b参数。4080 12GB显卡以上可以安装32b参数。下载之后执行安装，等ollam安装完毕后。3060 6GB显卡以上可以安装14b参数。2060 4GB显卡以上可以安装7b参数。2080 4GB显卡以上可以安装8b参数。
DeepSeek 局域网windows系统部署说明
l489418243的博客
02-09 1867
本教程为windows环境局域网部署deepseek，单台机器部署可多台机器访问
Windows本地部署DeepSeek-R1大模型并使用web界面远程交互
等风来
02-06 5624
最近爆火的国产AI大模型Deepseek详细大家都不陌生，不过除了在手机上安装APP或者官网在线体验，我们其实完全可以在自己的Windows电脑上本地进行部署，并结合cpolar内网穿透工具轻松实现远程交互，带来更方便快捷的体验。之前就和大家分享过本地运行 AI 模型具有很多优势，比如隐私安全：你的所有数据都保留在你自己的机器上，不存在共享敏感信息的风险。快速响应：官方及三方访问量过大，延迟非常高，造成卡顿，本地部署大模型可以避免这种情况。
Deepseek 本地部署及局域网共享使用
weixin_45547360的博客
02-25 2712
Deepseek本地部署及局域网范围，本地知识库
DeepSeek部署教程(基于Ollama)
老薛的专栏
01-29 7082
这几天科技圈最火的莫过于deepseek，我抽空也学习一下deepseek的离线部署。1、下载Ollama并安装下载好后双击直接运行。2、安装deepseek依据自己的电脑配置，来决定安装deepseek模型的哪个版本。我家里的电脑还是集成显卡，因此我选择了硬件配置需求最低的1.5B,，让家里的老电脑也发挥一下余热。
DeepSeek本地部署及局域网共享使用.pdf
02-10
DeepSeek本地部署及局域网共享使用.pdf
使用BitaHub部署DeepSeek-R1
是我的博客
01-23 1万+
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布并开源了最新的推理模型–，性能比肩OpenAI-o1，同时还开源了 6 个R1小模型，使用从 DeepSeek-R1 蒸馏出来的知识去微调 Qwen、Llama，参数包含了1.5B、7B、 8B、14B、32B、70B，能够满足各种场景。本次将使用BitaHub部署DeepSeek-R1-Distill，BitaHub是一个开放的Al和深度学习社区，GPU算力资源有4090、A100 等高性能显卡，提供了全流程的 AI 开发、训练、部署的专业环境。
在无法连接互联网的电脑上本地局域网部署DeepSeek的方法
Asi_welldone的博客
02-19 1650
在无法连接互联网的电脑上本地部署DeepSeek，同时实现同一局域网的其他电脑简单访问。
DeepSeek-R1模型本地部署详细教程。局域网一机部署多机共享，离线使用美滋滋（附教程中所有软件）
02-13 3057
DeepSeek-R1模型本地部署详细教程。局域网一机部署多机共享，离线使用美滋滋（附教程中所有软件）
上手DeepSeek大模型：本地化安装部署，确保数据不泄露
大龙谈智能内容
02-01 3996
过年前DeepSeek横空出世，在世界范围内掀起AI狂潮，成了大家茶余饭后的话题。对于普通人怎样使用这个大模型呢？这篇文章来上手实践。
DeepSeek-VL2部署指南
热门推荐
haibo2144的博客
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DeepSeek-VL2是一款力图学习和实现深度学习和视觉语言结合的工具包。本文将介绍如何在本地环境中安装和部署DeepSeek-VL2。
deepseek本地部署全网最简教程
huang9604的博客
02-04 5587
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）逐渐从云端走向本地，为开发者、研究者和技术爱好者提供了更灵活、更私密的应用可能。国产DeepSeek 作为一款高效且功能强大的开源大模型，凭借其毫不逊色于Chatgpt的推理能力和对中文场景的深度适配，成为许多用户探索本地智能化的首选工具。
一文掌握DeepSeek本地部署+Page Assist浏览器插件+C#接口调用+局域网访问！全攻略来了！
成长的足迹
02-21 1541
Ollama相关生态也非常完善，我们直接使用C#版本Ollama的SDK，就可以快速开发，下面一起看看简单例子。4、生态完善：众多开源Web项目、开源桌面软件支持Ollama，还有终端工具、移动应用、开发工具库等开源项目。3、REST API：Ollama提供对外API能力，想要自己开发客户端、或者集成到应用系统都是非常方便的。我是编程乐趣，一个.Net开发经验老程序员，欢迎“关注”我，每天为你分享开源项目和编程知识。我们使用Ollama时，需要从网络下载大模型，默认存储在C盘，很容易导致C盘空间不足。
DeepSeek R1 局域网
01-30
### DeepSeek R1 局域网配置和设置方法 #### 设备连接准备 确保所有硬件组件已正确安装并连接到电源。确认网络环境稳定可靠，具备足够的带宽支持AI模型运算需求[^1]。 #### 配置前的准备工作 在网络环境中预留特定IP地址段供DeepSeek R1使用；关闭防火墙或开放必要的端口访问权限以便后续操作顺利进行。 #### 初始配置向导 首次启动时会自动进入初始配置界面，在这里可以完成基本参数设定如主机名、管理员密码等基本信息录入工作。 #### 网络接口设置 通过Web管理页面调整LAN/WAN模式切换以及静态/动态获取方式的选择来适配不同场景下的联网需求。 ```bash # 设置静态IP示例命令 (假设为Linux系统) sudo ip addr add 192.168.1.100/24 dev eth0 ``` #### 安全策略定制 根据实际应用场景制定合理的安全防护措施，比如启用HTTPS加密传输通道、定期更改登录凭证提高账户安全性等举措均有助于保障系统的长期稳定运行。 #### AI模型部署流程 上传预训练好的算法包至指定目录下并通过图形化工具完成最后一步激活过程即可让机器学习能力正式投入使用。
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