windows本地部署DeepSeek实践

1 机器环境

测试环境
CPU:Intel®Core™i5-14400F 2.5GHZ
内存:16GB
显卡:AMD Radeon RX 7600 8G
操作系统:Windows 11
硬盘空间:512G SSD,剩余 200G

2 安装步骤

在本地部署 DeepSeek 只需要以下三步:

  • 安装 Ollama。
  • 部署 DeepSeek。
  • 使用 DeepSeek:这里我们使用 ChatBox 客户端操作 DeepSeek或者使用安装 AI WebUI(此步骤非必须)。
2.1 安装Ollama

Ollama 官网:https://ollama.com/ , 直接浏览器下载可能会比较慢,可以考虑使用下载工具如:迅雷 。 如下图所示下载界面。
在这里插入图片描述
下载完成后 直接双击安装,安装完成后,win+r,打开命令行ollama -v 检验是否安装成功。
在这里插入图片描述

Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具。它的主要作用是帮助用户快速在本地运行大模型,简化了在 Docker 容器内部署和管理大语言模型(LLM)的过程。
PS:Ollama 就是大模型届的“Docker”。
Ollama 优点如下:
易于使用:即使是没有经验的用户也能轻松上手,无需开发即可直接与模型进行交互。
轻量级:代码简洁,运行时占用资源少,能够在本地高效运行,不需要大量的计算资源。
可扩展:支持多种模型架构,并易于添加新模型或更新现有模型,还支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型,具有较高的灵活性。
预构建模型库:包含一系列预先训练好的大型语言模型,可用于各种任务,如文本生成、翻译、问答等,方便在本地运行大型语言模型。

2.2 部署deepseek

Ollama 支持大模型列表:https://ollama.com/library
在这里插入图片描述
命令行输入命令:ollama run deepseek-r1:7b ;如下图所示大概需要10分钟左右,这里以7b(70亿)为例
在这里插入图片描述
下载小技巧:当发现下载很慢时候,CTRL+C 终止下载,命令行重新执行下载,如下图所示
在这里插入图片描述
部署完成,属于问题测试一下
在这里插入图片描述

2.3 ChatBox 工具安装

ChatBox 官网地址:https://chatboxai.app/zh
官网下载完之后,直接安装,安装完成后配置下,如下图所示

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

参考文献
【1】https://xie.infoq.cn/article/ecf39b4deef6d36d61e4274b1?utm_campaign=geektime_search&utm_content=geektime_search&utm_medium=geektime_search&utm_source=geektime_search&utm_term=geektime_search

### Windows本地部署DeepSeek生成Word文档教程 #### 准备工作 为了在Windows环境中成功完成DeepSeek本地部署以及后续操作,确保安装了必要的软件环境。这通常包括Python及其相关依赖库、Docker或虚拟机等容器化技术来简化部署过程[^1]。 #### 部署DeepSeek 按照官方指南或是社区分享的最佳实践指导,在本地机器上设置好运行所需的全部组件和服务。对于希望集成更多功能(比如处理特定文件格式的能力),可能还需要额外配置某些插件或者扩展模块[^2]。 #### 创建项目结构 建立一个新的文件夹作为项目的根目录,并在此基础上构建合理的子文件夹体系用于分类管理不同类型的资源文件(如输入数据集、输出结果等)。这样的组织方式有助于保持工作的条理性并便于后期维护更新。 #### 数据准备与导入 准备好待分析的数据源——可以是纯文本(.txt),也可以是表格形式存储的信息(.csv)。利用图形界面中的“上传”选项卡轻松加载这些资料到平台内部;接着通过指定动作将其正式纳入当前工作空间内以便进一步加工处理。 #### 文档转换流程 当一切就绪之后,就可以着手于核心任务即把经过解析后的信息转化为适合编辑排版的形式。具体做法如下: - **启动嵌入向导**:找到界面上标记为`Save and embed`的功能按钮触发此步骤; - **选择目标模板**:如果之前已经保存过自定义样式,则可以从列表里挑选最接近需求的一项应用上去;反之则采用默认外观设定继续前进。 - **确认参数设置**:仔细核对各项细节无误后提交请求等待系统响应。 - **获取最终产物**:一旦转化顺利完成,将会得到一份可以直接打开查看修改的新建.docx文件副本。 ```python import docx def create_word_document(text_content, output_path='output.docx'): document = docx.Document() # 添加段落到文档中 document.add_paragraph(text_content) # 保存文档至指定路径 document.save(output_path) ```
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