可视化DeepSeek

最新推荐文章于 2025-03-24 10:15:00 发布
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#人工智能 #深度学习

DeepSeek本地化部署和可视化

本地化部署: 保姆级一键部署DeepSeek
可视化: 保姆级一键部署DeepSeek

文章目录

前言

提示：如果需要本地化部署，请访问文章最开始的保姆级一键部署DeepSeek链接，完成后可通过本文章进行可视化界面的安装

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、chatbox下载与安装

  1. 下载chatbox： 官网
    提示：chatbox支持以下版本，大家按需下载，这里仅介绍Windows下的安装方式
    在这里插入图片描述
  2. 安装chatbox，根据下面图片进行安装。
    在这里插入图片描述
    选择一个c盘以外的盘符进行安装，点击安装
    在这里插入图片描述

二、使用步骤

1.引入本地模型

选择使用自己的API key或者本地模型：

在这里插入图片描述

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deeepseek可视化界面（ollama+deepseek-r1+Ollama WebUI）
qq_42985657的博客
02-09 1456
之前写了deepseek大模型的本地部署。成功解决了网页端或者APP端经常出现的服务器繁忙的问题。本地部署的缺陷之前的本地部署都是通过cmd命令行窗口来操作的，比网页上的效果差了很多。这篇文章记录一下本地界面优化。
【学长笔记】本地使用Cherry Studio可视化DeepSeek
apple_53308981的博客
02-26 1417
Cherry Studio 是一款跨平台的 AI 桌面客户端，它支持调用云端和本地模型（例如通过 Ollama 部署的 DeepSeek），并且内置了大量预设助手与对话模板，能极大改善命令行交互的局限性。
可视化界面访问本地部署的 DeepSeek
最新发布
保持敏感！保持学习！
03-24 1011
通过本地化部署的 DeepSeek 只能通过命令行去操作，例如下图：通过命令行的方式，虽然也能够使用，但是不够友好，而可视化界面能够带来更好的访问体验。同时有些可视化界面还能够支持切换使用线上的满血版 DeepSeek ，能够更好的覆盖用户的使用需求。可视化界面有很多，下面介绍三款可视化界面。
【DeepSeek】deepseek可视化部署
枫叶丹4的博客
02-11 8561
DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的开源人工智能工具库，专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力，其预训练大语言模型在多项权威测评中展现出顶尖性能，且具有多模态支持、中文优化、轻量化部署、开放生态等特点。
DeepSeekR1本地可视化运行！同时支持GPT4，Gemini，Cluade，Ollama所有开源模型
托尼不是塔克
01-24 6048
这里只需要注意一点，视觉问答，得基于视觉模，闭源模型基本都支持，而开源模型中目前比较好的是小钢炮minicpm-v。qwen2.5是chatwise指定的模型，也是一个综合性能很强，实用性很强，发挥比较稳定的开源模型。如果没有这个模型，默认左边只会显示NewChat，本地有了这个模型之后，在使用其他模型时，也能根据对话内容进行自动命名。ChatWise通过Ollama可以对接所有主流的，强大的，最新的开源模型。这是一个独立开发者开发的软件，界面简介，功能强大，支持多平台，支持几乎所有大语言模型的调用。
通过宝塔本地化部署deepseek|可视化界面操作一键本地部署deepseek
小小鱼儿小小林的博客
02-09 3666
最近deepseek开源了，非常强，能力和OpenAI不相上下，甚至在编码、数学等方面一度超过了OpenAI的ChatGPT，既然开源了，很多人就想着本地化部署，毕竟deepseek官网是公开的，就会有很多限制，很多问题因为一些原因AI肯定是没法回答的。但是如果是本地化部署的话，一些私密性的问题就能直接问了今天出一个教程，通过宝塔本地化部署deepseek
可视化deepseek
02-02
### DeepSeek 可视化方法和工具 #### 使用 Portainer 实现 Docker 容器可视化管理 为了简化容器管理和监控，推荐使用Portainer作为Docker容器的可视化管理工具。安装完成后，可以通过Web界面轻松管理Docker环境中的...
mac本地部署可视化deepseek
02-15
### 如何在Mac OS上本地部署和可视化DeepSeek #### 准备工作 确保Mac操作系统已更新到最新版本，并安装必要的依赖工具，如Homebrew、Python环境等。对于希望简化操作流程的用户来说，在Mac上部署DeepSeek有两种主要...
可视化 DeepSeek-r1 x 图表
03-02
### 如何使用 DeepSeek-R1 创建和可视化图表 DeepSeek-R1 提供了一套强大的工具来支持数据分析与可视化功能。为了创建并展示图表，通常会涉及以下几个方面的操作： #### 数据准备阶段 在利用 DeepSeek-R1 进行图表...
DeepSeek本地部署教程+可视化界面+入门操作指南
m0_72177915的博客
02-09 2753
根据自己电脑的显卡配置和需求选择合适的模型下载，可以先下载1个尝试，模型是可以下载多个并灵活切换的。1、在保存模型时, 要先创建一个文件夹, 文件夹名称和模型名称一致, 然后将模型拉进这个文件夹内.3、如果怎么都搞不定，可以联系博主，远程手把手教你。以下是闭住制作的显卡参数，不知道自己显卡显存和算力多少的，可以查看。根据博主的提供的参数，先清楚自己能够使用多大的模型，再进行下载。2、看不懂文档的，可以看安装教程视频，跟着视频里一步一步操作。博主也在学习中，如果有问题，可以找博主交流，共同进步！
DeepSeek R1本地可视化部署+个人知识库搭建与使用
u013358093的博客
02-08 1894
DeepSeek R1本地可视化部署+个人知识库搭建与使用，即能利用原有模型回答问题，也可以有自己的学习库，查询记录自己本地的学习
DeepSeek本地部署+可视化WebUI
Y22Lee的博客
02-02 3695
随着deepseek的大火，也萌生了想在本地搞一个AI帮助解决日常遇到的问题！
【本地部署DeepSeek（含可视化界面）】的两种方法
qq_40797962的博客
03-04 1299
但面对动辄20GB的模型文件、复杂的Python依赖库，很多开发者止步于部署环节。本文将揭秘两大开箱即用的deepseek本地部署方案
高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话
热门推荐
2301_80863610的博客
01-31 3万+
随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火，很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作，并且离线也可以使用，这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于open ai 的gpt。
deepseek图形化配置
beck_li的博客
02-08 961
推荐使用Chatbox美化交互界面，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。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。选择模型提供方为【Ollama API】，URL填写：http://IP:11434。选择模型deepseek-r1:1.5b，点击保存即可开始对话！打开Chatbox，点击左下角【设置】→【模型】；
deepseek本地部署+web图形化页面配置+对比其他ai模型
2202_75361164的博客
01-31 1万+
最近deepseek非常火，训练成本低，其预训练费用仅为OpenAI GPT-4o模型的不到十分之一，但是效果堪比OpenAI，使用深度思考，回答的问题很不错，啥都敢说可惜惨遭ddos，导致官网注册用户都注册不了了，无法正常提供服务，不过我们可以进行本地部署，离线就可以使用，无需联网，即可本地使用。当然服务器多的，也可以在服务器上部署，这样大家都能用了。deepseek获取网盘下载地址毕竟只是7b和8b量级的。
部署deepseek以及简单可视化对话
qq_63883625的博客
02-07 2354
1）进入官网之后选择windows版本的进行下载2）下载完之后进行安装**点击完之后电脑会重新启动**重启后我们接受条款就可以使用Docker点击完接受之后会出选则：原文：Use recommended settings (requires administrator password)含义：使用建议的设置（需要管理员密码）Docker Desktop 会自动设置适用于大多数开发人员的必要配置。原文：Use advanced settings含义：使用高级设置您可以手动设置首选配置。
DeepSeek一键生成可视化看板
呱牛 Just do IT
03-13 2586
先复制html代码，在桌面新建一个“文本文档”，将html代码粘贴进来，点击「文件」-「另存为」，修改文件名为「看板.html」，将「保存类型」设为「所有文件」，把「编码」改为「UTF-8」，最后「保存」即可。当然，我们还可以将它保存到本地。在制作过程中，建议大家上传多个表格效果会更佳，我们可以让DeepSeek对可视化图表进行修改，以达到自己满意效果！将文档里数据生成综合数据看板，要求包含可视化数据展现，用html输出。将表格数据生成综合数据看板，要求包含可视化数据展现，用html输出。
Ubuntu、Windows 使用Ollama 本地部署deepseek，并在线访问可视化界面
小白不白
02-11 1819
我是Ubuntu系统，NVIDIA 3070 8G显存 16G运行内存，全用cpu也行，运行内存要大一些。第一次进入会让你注册，注册一个即可。点击models即可进入模型列表，比如我们选择deepseek-r1。这里除了deepseek，其他模型也都是在ollama官网下载的。即可安装，安装失败的话就创建个虚拟环境，再pip装。在设置里，这样选择，记得修改你的ip，端口不用改。可以选择不同的模型，我选择了 8b的模型。下载前期比较快，后面会慢，耐心等即可。进入后会有你的模型列表，选择对应的。
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