【3分钟极速部署】在本地快速部署deepseek

第一步,找到网站,下载:

首先找到Ollama , 根据自己的电脑下载对应的版本 。

我个人用的是Windows 我就先尝试用Windows版本了 ,文件不是很大,下载也比较的快

第二部就是安装了 :

安装完成后提示 :

第三部 让我们看看ollama命令:

第四步试运行:

在试运行时首先是要下载deepseek的,在这里我们尝试用8b 参数 &#x

### 在本地环境中配置和运行 DeepSeek 模型以支持 VANNA 应用 要在本地环境中配置并运行 DeepSeek 模型以支持 VANNA 的应用,需完成以下几个方面的操作: #### 1. 环境准备 为了成功部署 DeepSeek 模型,首先需要确保硬件资源满足需求。对于完整的 DeepSeek 模型(满血版),其所需的计算资源较大,通常需要两台配备 *8 卡 H20 GPU 的服务器[^1]。然而,在资源受限的情况下,可以考虑使用蒸馏版本的模型(如 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B`)。这不仅降低了硬件门槛,还能够保持较高的性能水平。 此外,还需要安装必要的软件依赖项来构建适合的开发环境。具体步骤包括但不限于 Python 版本的选择、虚拟环境的创建以及相关库文件的下载与编译。这些准备工作可以通过官方文档中的指导逐步实现[^2]。 #### 2. 部署方式选择 针对不同的应用场景和技术背景,提供了多种灵活多变的部署方案供开发者选用。其中较为推荐的是基于容器技术的云端解决方案——即所谓的“容器云部署”。这种方式利用 Docker 或 Kubernetes 技术封装整个应用程序及其依赖关系到独立单元之中,从而极大地简化跨平台迁移过程,并提高系统的稳定性和兼容性。 如果追求更快捷简便的方法,则可以选择另一种称为“极速部署”的途径。它通过预设模板快速启动服务实例而无需过多手动干预即可投入使用。不过需要注意的是,“极速部署”可能更适合那些已经熟悉特定框架或者工具链的人群。 以下是采用容器化方式进行设置的一个简单示例脚本: ```bash docker pull deepseek/deepseek-models:v1.0 docker run --gpus all -p 8000:8000 deepseek/deepseek-models:v1.0 ``` 此命令会拉取最新的镜像并将端口映射至主机上以便后续访问调用。 #### 3. 对接VANNA系统 最后一步就是让已有的 DeepSeek 实例能顺利接入目标项目—也就是这里的 VANNA 平台。根据现有资料表明,VANNA 支持广泛的第三方插件扩展功能,其中包括但不限于主流的大规模自然语言处理(LLM)引擎接口定义标准[^3].因此理论上只要按照既定 API 规范调整好参数传递逻辑就能达成无缝协作目的. 实际编码过程中可能会涉及到一些自定义适配层的设计工作,比如消息序列化的格式转换等等;但总体而言难度并不算太高,主要还是取决于双方团队之间沟通协调的效果如何.
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