只需3步,华为老笔记本,也能装上Deepseek-R1,还很流畅

‍‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌‌‍‌‌‌‍‌‌‌前面的文章,阳仔带大家体验了一下,Deepseek 的各种集成办公功能,但是最近使用Deepseek 却经常出现以下问题

(总是服务器繁忙,请稍后重试)

真的是搞人心态,实际你重试后也还是会出现这个问题

那么今天,阳仔就用最简单的办法,教大家本地部署一个自己专属的Deepseek-R1 模型,断网也可以用的哦

电脑配置低可以部署吗?

给大家看看我的几年前的华为笔记本 还是核心显卡的 就可以部署哦;

接下来就是部署的详细步骤:

第一步: 下载ollama 软件

说明: 就是一个部署大模型的软件,不只是可以安装deepseek 还可以安装很多其他的开源大模型哦, 如果不用这个部署的话,也可以用docker部署,但是比这个麻烦很多不推荐

地址: https://ollama.com

选择自己的电脑系统下载软件就可以了 我这里是下载的windows版本的

因为是github 下载的,有些朋友可能会打不来,

这边再推荐一个下载地址 https://www.gy328.com/app/ollama/

下载完成后,直接点击安装就可以啦,傻瓜式的

注意: 这个安装目前强制给安装在了C盘 请保留C盘至少3g以上可用容量哦

(如果安装的模型 版本比较高的话,可能要的容量更加多的)

第二步: 使用ollama 安装大模型

1.键盘快捷键 win+r ---输入 cmd --> 呼出 命令窗口

查看ollama 是否安装成功命令: ollama -v

安装deepseek-r1 模型命令: ollama run deepseek-r1

(安装命令可以在ollama 官网查看,不同版本会有区别,我这里安装了一个最低的版本,大概1.1g)

执行了安装命令之后,就可以等待自动安装成功, 等到看见succes 就表示可以 开始聊天啦

本地就可以直接在黑窗口和deepseek对话啦

第三步: 接入第三方的大模型工具

每次都要用命令来开启对话,确实不太方便,这里推荐一些第三方工具来使用本地的大模型

第三发工具使用都比较简单,这里就不作演示啦

### Deepseek运行所需电脑配置要求 对于希望在离线环境中部署并运行Deepseek的用户而言,选择合适的硬件配置至关重要。考虑到不同规模的语言模型对计算资源的需求差异较大,在准备用于安装和运行Deepseek系统的计算机时,建议关注以下几个方面: #### 处理器性能 为了确保良好的用户体验以及高效的推理速度,推荐采用多核处理器,尤其是支持AVX-512指令集的新一代CPU可以显著提升处理效率[^2]。 #### 内存容量 内存大小直接影响到能够加载的最大模型尺寸。通常情况下,较小的基础版本可能仅需8GB RAM即可满足需求;但对于更大更复杂的预训练模型,则至少需要配备32GB甚至更高规格的RAM才能流畅工作。 #### 存储空间 除了足够的随机访问存储外,还需要考虑持久化存储设备的空间预留。完整的框架及其依赖项加上多个预训练权重文件可能会占用数十GB以上的磁盘位置。因此,SSD固态硬盘不仅提供了更快的数据读取写入速率,同时也为整个环境搭建节省宝贵的时间成本。 #### 显卡加速能力 虽然理论上可以在仅有CPU的情况下执行任务,但是拥有NVIDIA GPU(最好是带有CUDA核心的产品系列),特别是那些专为机器学习设计的工作站级显卡如Tesla V100或A100等,将会极大地加快运算过程,并允许同时激活更多实例来进行批量化预测操作。 ```bash # 安装 NVIDIA 驱动程序 (如果适用) sudo apt-get install nvidia-driver-<version> ```
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