实战本地部署DeepSeek和RAG,构建自己专属知识库

1、下载OllamaDownload Ollama on Windows

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1都是非常优秀的国产大模型,如果需要在本地部署,则需要借助Ollama。Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便携部署和运行大模型而设计。

 

等待安装成功后,打开windows power shell,如下图所示,即为安装成功。

2、本地部署DeepSeek大模型

回到Ollama,点击Model,选择DeepSeek-R1。

在DeepSeek-R1中,可以看到有1.5b、7b、8b、14b、3

### 如何在本地环境部署 DeepSeek RAG API #### 3.1 准备工作 为了成功安装并运行 DeepSeek RAG API,在开始之前需确认已准备好必要的软件硬件条件。确保计算机满足最低配置需求,并已经安装了 Docker Docker Compose,这有助于简化容器化应用程序的管理[^1]。 #### 3.2 获取源码与资源文件 访问官方仓库获取最新的项目代码以及所需的预训练模型其他依赖项。通常这些资料会被托管于 GitHub 或其他版本控制系统上。下载完成后解压至指定目录以便后续操作。 #### 3.3 修改配置文件 进入项目的根目录找到 `config.yaml` 文件,根据实际情况调整其中的各项参数设置,比如端口号、数据库连接字符串等重要信息。对于初次使用者来说,默认值可能并不适用于所有场景,因此仔细阅读文档中的说明部分非常重要。 #### 3.4 启动服务 通过命令行工具进入到包含有 docker-compose.yml 的路径下执行启动指令: ```bash docker-compose up -d ``` 这条命令将会读取当前目录下的 compose 文件来创建并启动所需的服务实例。如果一切正常的话,应该可以在浏览器中输入对应的 IP 地址加上设定好的端口查看到欢迎页面或是API测试界面。 #### 3.5 接入OpenAI API接口 按照提供的指南完成 OpenAI API 的集成过程,主要是指如何利用 Python SDK 来调用远程服务器上的功能模块。具体实现方式可以参照给出的例子进行模仿学习,注意替换掉示例里边提到的应用密钥等内容以匹配个人账户的信息。 #### 3.6 使用Python接口接入 针对希望基于现有业务逻辑快速构建聊天机器人或其他交互式系统的开发者而言,这里提供了详细的指导手册帮助理解怎样借助所提供的库函数轻松达成目标。重点在于掌握消息传递机制及其背后的原理。 #### 3.7 应用BOT工具类框架 介绍了一套完整的开发流程用于支持更复杂的对话管理自然语言处理任务。它不仅限于简单的问答配对模式,而是能够应对多轮次交流的需求,同时具备良好的可扩展性灵活性特点。 #### 3.8 实践案例分析 最后给出了几个典型应用场景作为参考样本供读者借鉴思考。从教育辅导平台到企业客服系统等多个领域都有涉及,旨在展示该技术方案的强大适应能力及广阔前景。
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