DeepSeek本地部署

最新推荐文章于 2025-05-26 16:38:55 发布
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分类专栏： DeepSeek 文章标签： ai 人工智能
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DeepSeek是由中国顶尖AI团队深度求索（DeepSeek Inc.）自主研发的通用大语言模型体系，其研发始于2023年，致力于突破认知智能的边界。作为国内首个全面对标GPT-4技术架构的AI大模型，DeepSeek系列涵盖从7B到超千亿参数的完整模型矩阵，在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平。目前已衍生出DeepSeek-R1、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3等多个版本，广泛应用于智能客服、教育辅助、金融分析等垂直领域。

直接上干货！！！！！！！！！！！

安装 Ollama

1.浏览器输入下载网址   https://ollama.com

2.点击 Download

3.选择对应系统

4.点击 Download for ***

5.解压并按照提示安装

安装完成后会后台运行，输入网址进行验证

使用 Ollama下载DeepSeek-R1

1.再次进入网站 https://ollama.com

2.点击 Models

3.点击Deepeek-r1

4.参数量建议选择7b(显卡配置牛的可以选择更大的)

5.点击有右边的复制

6.打开终端（Win+R，输入cmd）,粘贴

。。。。。。等待安装完成即可。。。。。。

这时完全可以直接在终端使用  Deepseek

run deepseek-r1

下载AnythingLLM

1.浏览器输入网址https://anythingllm.com/

2.点击 Download for desktop

3.选择对应的系统

4.点击Download for *** 安装

5.选择Ollama        Deepseek-r1:7b,点击下一步

6.继续点击下一步，点击Skip Survey跳过问卷

7.输入工作区名称，点击下一步

安装完成！！！！！！！！！！

下期讲解局域网部署与使用

DeepSeek安装部署指南
SAFE20242034的博客
01-28 2万+
DeepSeek 是一个用于高效文档检索的工具包。： 检查 DeepSeek 提供的预训练模型链接（通常在官方文档或 GitHub 页面上会有）。如需更具体的安装文档或遇到特定问题，可以参考。或提供更多详细信息以帮助解决问题。
DeepSeek本地部署教程(保姆级教程)
XXXXsssxwd的博客
01-30 1万+
【代码】DeepSeek本地部署教程(保姆级教程)
基于Windows系统的deepeek的本地部署
weixin_45010846的博客
02-28 580
A.到ollama官网寻找需要安装deepseek版本https://ollama.com/library/deepseek-r1（本次部署采用R1的7B模型）复制安装命令ollama run deepseek-r1。B.电脑任务栏搜索框打开CMD，输入安装命令ollama run deepseek-r1，开始自动安装安装完成提示success，进入聊天模式。A.访问ollama官网下载Windows版本https://ollama.com/download。B.ollama软件安装。
手把手教你DeepSeek本地搭建部署
2401_83603768的博客
02-05 5413
近期，国产大模型凭借其强大的性能和广泛的应用场景，迅速成为 AI 领域的焦点。然而，随着用户数量的激增，的在线服务时常面临访问压力，导致响应延迟甚至服务中断的情况。幸运的是，DeepSeek 作为一款开源模型，为用户提供了本地部署的解决方案。通过将 DeepSeek 部署到本地终端，用户不仅可以摆脱网络依赖，还能随时随地享受流畅的 AI 体验。本地部署后，DeepSeek 无需联网即可直接运行，彻底解决了在线服务的延迟和宕机问题。而且安全更适合一些工作人员。
deep seek 本地化部署及入门教程
yjwylb的博客
02-10 372
今天 利用笔记本部署了一下 deep seek-r 1.5t 最终效果杠杠的。
DeepSeek本地部署详细指南
热门推荐
m0_56896669的博客
02-01 14万+
通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
DeepSeek本地部署-deepseek本地部署
02-02
DeepSeek本地部署是指将DeepSeek软件安装在本地计算机上，而不是在云服务器或远程服务器上。这样做的主要好处是可以完全控制数据存储和处理过程，同时可能还可以减少对互联网连接的依赖。在Windows系统上进行...
deepseek本地部署并搭建本地知识库完整教程及安装软件
02-09
以下便是关于DeepSeek本地部署、搭建本地知识库以及安装软件的详细教程。 首先，本地部署DeepSeek需要具备一定的技术背景，包括熟悉操作系统、数据库、网络通信以及编程等基本技能。对于希望在本地环境中充分利用...
DeepSeek本地部署教程（本地知识库搭建、实际应用场景）.pdf
02-18
DeepSeek本地部署教程涵盖了如何在本地环境中安装和配置DeepSeek模型，以及构建知识库和应用。DeepSeek是一个具备强推理能力和多种量化蒸馏模型选择的本地化部署工具，旨在通过开源社区支持和兼容多种开源框架来加速...
DeepSeek本地部署及局域网共享使用.pdf
02-10
为了实现DeepSeek的本地部署及在局域网内共享使用，文档中详细描述了所需的步骤和操作，确保读者能够一步步完成部署。以下，我们将对文档内容进行详细解读，归纳出部署和共享过程中所必须的知识点。 首先，文档开篇...
DeepSeek本地私有部署（基于Ollama）
2302_80252080的博客
02-11 606
deepseek安装
手把手教你本地安装部署DeepSeek，开启AI新探索
freedom的专栏
02-01 3343
DeepSeek-R1作为一款开源的大型语言模型，凭借其卓越的性能和完全免费的特点，在全球范围内引起了广泛关注。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek-R1，让你能够亲身体验这一强大的AI工具。
超火的deepseek大模型本地部署教程（全网最简单）
m0_70586433的博客
02-11 573
deepseek本地部署超简单教程！！！只需三步
零基础直接上手Deepseek本地化部署的操作流程
qq_29216209的博客
02-05 2701
Ollama的主页上，点击“Models”--”deepseek-r1”，一共有7种不同大小的模型，接着复制右边的这串字符“ollama run deepseek-r1”。电脑打开网站：https://ollama.com， 主页点击“download”, 选择适合自己电脑的运行系统，我的电脑是windows系统，选好之后点击下载到电脑D盘。在电脑主页，同时按住win+R键，输入cmd，然后把上 面这串字符粘贴在上面，按回车键（enter），系统会自动下载安装deep seek模型。这里大概用时15分钟。
使用 LLM 从头构建知识图谱 使用 LLM 将 Pandas 数据框转换为知识图谱。从头开始构建您自己的 LLM 图形生成器，通过 LangChain 实现 LLMGraphTransformer，
iCloudEnd的博客
11-28 194
在本节中，我们创建一个自定义流程，其中 LLM 根据数据集自动生成节点定义、关系和 Cypher 查询。此方法可用于其他 Dataframes 并自动识别模式。但是，请考虑它不会与现代解决方案（如 LangChain 的 LLMGraphTransformer）的性能相匹配，我们将在下一节中介绍它。相反，使用本节来了解可能的“从头开始”的工作流程，发挥创意，然后设计自己的。事实上，如果当前SOTA（最先进Graph-Builder）方法有一个主要限制，那就是对数据的性质和模式高度敏感。
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
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05-23 1846
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
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05-23 1567
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
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Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
deepseek 本地 部署
02-08
### DeepSeek 本地部署方法 对于希望在本地环境中部署 DeepSeek 的用户而言，操作流程主要分为几个部分来完成整个过程。 #### 下载所需模型 为了开始使用 DeepSeek，在命令提示符窗口中输入特定指令以下载所需的模型版本。例如，如果想要获取不同大小的 `deepseek-r1` 模型之一，则可以执行如下所示的一条或多条命令： ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b ollama run deepseek-r1:7b ollama run deepseek-r1:8b ollama run deepseek-r1:14b ``` 这些命令会触发对应规模模型文件的下载动作[^1]。 #### 查看已有的容器列表并启动服务 一旦完成了上述步骤中的任意一项或多项后，可以通过运行 `ollama list` 来查看当前系统中存在的所有可用容器情况；接着利用 `ollama run deepseek-r1:latest` 启动最新版的服务实例[^2]。 通过以上两步即可实现 DeepSeek 在个人计算机上的快速安装与激活工作流。
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