轻松在本地搭建DeepSeek:Ollama + deepseek-r1:7b + anythingLLM

本地部署DeepSeek实现高效知识检索

最近家属有个需求,想用DeepSeek,但是DeepSeek在线版总是服务器繁忙,而且不具备知识库的能力。

家里正好有台电脑闲置,索性尝试了一下本地部署。

最后选择的是Ollama + deepseek-r1:7b + anythingLLM

Ollama deepseek-r1:7b anythingLLM
在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

一共3步就可以

  1. 下载Ollama

下载地址:https://ollama.com/

首页有个Download按钮,直接点击下载就好,下载完成后解压安装即可。

  1. 本地安装deepseek-r1:7b模型
ollama run deepseek-r1:7b
### 搭建配置DeepSeekAnythingLLM环境部署教程 #### 环境准备 为了成功搭建DeepSeekAnythingLLM,硬件需求需满足特定条件。对于运行DeepSeek-R1-7B模型而言,CPU应具备至少8核(建议采用现代多核处理器),内存不少于16GB,硬盘空间至少8GB用于存储模型文件(大约占用4-5GB)。显卡方面,推荐配备拥有8GB及以上显存的设备,比如RTX 3070或4060系列,这有助于处理中等复杂度的任务如文本摘要、翻译以及轻量级多轮对话系统[^4]。 #### 安装步骤 ##### AnythingLLM下载 启动项目的第一步是从官方渠道获取最新版本的AnythingLLM软件包。确保遵循官方网站上的指导完成此过程,以获得最稳定的服务体验[^1]。 ##### 构建私有本地知识库 一旦完成了基础组件的安装,则可以着手建立个性化的私有数据库。借助于AnythingLLM直观的操作界面,即使是没有深厚技术背景的人也能够顺利完成这项工作。该平台允许用户上传文档资料并对其进行索引处理,从而形成可供查询的知识体系[^2]。 ##### 整合解决方案 通过集成OllamaDeepSeekAnythingLLM这三个工具,个人或者小型团队能够在保障信息安全的同时享受高效的自然语言处理能力。这种组合不仅提供了强大的功能支持,还特别强调了隐私保护的重要性,在当今重视数据主权的时代背景下显得尤为珍贵[^3]。 ```bash # 假设已准备好所需依赖项,下面是一些可能涉及的关键命令示例: # 更新系统包管理器缓存(适用于基于Debian/Ubuntu系统的Linux发行版) sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 安装Python虚拟环境和其他必要的开发工具 sudo apt install python3-virtualenv build-essential libssl-dev zlib1g-dev \ libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev \ xz-utils tk-dev libxml2-dev libxslt1-dev lzma lzma-dev git # 创建一个新的Python虚拟环境来隔离项目依赖关系 virtualenv venv --python=python3 # 激活新创建的虚拟环境 source ./venv/bin/activate # 使用pip安装来自PyPI仓库或其他源的目标程序及其依赖项 pip install deepseek anythingllm ollama # 这里仅为示意,请参照具体项目的README.md中的说明执行实际操作 ```
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