如何两步，在自己电脑上部署DeepSeek模型？

最新推荐文章于 2025-05-19 10:19:23 发布
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文章标签： DeepSeek 模型部署 大语言模型
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这里先给出两个网址：

https://ollama.com/

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https://cherry-ai.com/

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第一步

ollama是一个开源框架，里面有许多热门的开源模型，我们可以选择合适参数量大小的模型放在我们电脑里面运行。打开这个官网，找到DeepSeek,选择合适的参数量规模的模型下载。

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点击这个复制按钮。

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打开cmd，等待下载成功即可。

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大模型实战篇之Deepseek二、一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型
xiaoqi270620903的专栏
02-06 2333
今天，我们将详细介绍如何在阿里云PAI Model Gallery上通过零代码的方式一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，帮助开发者和企业用户快速实现AI模型的落地应用。了解DeepSeek模型：DeepSeek是一个强大的语言模型，支持多种应用场景，如智能客服、文本生成等。在Model Gallery页面的模型列表中，找到并点击需要部署的模型卡片，例如“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B”。在左侧导航栏中选择“工作空间列表”，点击进入你指定的工作空间。
【实战篇】【零代码也能玩转AI！手把手教你用Ollama本地部署DeepSeek（保姆级教程） 】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-19 715
创建专属文件夹编写Modelfile配置文件在文件夹内新建「Modelfile」文件（用记事本即可），写入：FROM deepseek-ai/deepseek-R1:latestPARAMETER temperature 0.7 # 控制回答创意度（0=保守，1=天马行空）PARAMETER num_ctx 4096 # 支持4K上下文记忆执行部署命令。
三步快速实现 Mac 本地部署 Deepseek-R1 模型
2301_81888214的博客
02-05 3457
DeepSeek-R1的发布，可以说是国产 AI 技术的一个重要里程碑，R1 模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，能在仅有极少标注数据的情况下，大幅度提高模型推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能赶超 OpenAI o1 正式版。
需要多少资源才能运行不同规模的 DeepSeek 模型？
bagell的博客
02-14 1199
最近很多朋友在尝试部署本地 DeepSeek 模型，却苦于不知道如何选择合适的配置资源，也不清楚自己现有的设备能够支持多大模型的推理。为了帮助大家解决这个问题，有朋友经过两天的奋战，发布了这款 [DeepSeek 模型兼容性检测工具]。这个工具操作简单，只需几步就能快速检测你的设备是否能够流畅运行不同规模的 DeepSeek 模型。它支持 Windows、macOS 和 Linux 系统，无论你使用哪种操作系统，都能轻松完成检测。
Mac用户狂喜！手把手教你本地部署DeepSeek大模型
注重AI领域前沿发展
04-29 2897
它清晰地表明，你的 Mac 的 M 芯片（特别是它的统一内存和集成的 GPU），正在被充分利用来执行 AI 的计算任务！就算你之前没怎么接触过终端，跟着我的步骤走，也能轻松搞定！DeepSeek 作为一款优秀的开源模型，能力也很不错，无论是写代码、写文章、翻译还是问答，都能胜任。作为一个技术宅，我一直在想，能不能把这些强大的 AI 能力，，无论是写代码、写文章、头脑风暴，DeepSeek 都能在你本地给你提供强大的帮助！把你的 Mac 变成一个强大的离线 AI 工作站，随时随地发挥 AI 的力量！
三步快速实现 Mac 本地部署 Deepseek-R1 模型_苹果命令行安装deepseek
资深程序员，曾自学JAVA，C#，如今从业于网安行业
02-25 1515
最近几天，DeepSeek发布 R1 模型，点燃了整个AI圈。DeepSeek-R1的发布，可以说是国产 AI 技术的一个重要里程碑，R1 模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，能在仅有极少标注数据的情况下，大幅度提高模型推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能赶超 OpenAI o1 正式版。目前，DeepSeek开源了DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero两个模型，并通过模型蒸馏，开源了 6 个小模型（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b）。
DeepSeek开源模型本地化部署攻略：无需GPU，三步轻松实现！
2301_77193447的博客
05-19 1360
如何学习AI大模型？deepseek和chatGpt最大的区别就在于，它是开源的模型，并且训练成本更低，这使得我们普通人也能够在自己的电脑部署大语言模型，训练自己的AI智能体。我们需要谨记的就是，AI是工具，是为了提高我们的效率，它能够给我们提供更精确，更具逻辑的回答，你再根据自身的需求进行修改和采用。最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。
如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
03-07 2795
在 DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示，它们就会直接给出答案，根本没有什么“二次思考”的过程，也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时，很难进行深入推理、提出疑问或做出调整。
在本地部署 DeepSeek 模型（Ollama + Chatbox）
weixin_42038527的博客
02-10 1290
DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型，提供了灵活的本地部署方案，让用户能够在本地环境中高效运行模型，同时保护数据隐私。
什么是本地部署大模型？为什么要这么做？——如何最简单部署deepseek以及模型无法识别解决方案
weixin_60217199的博客
02-10 3878
上一期我们介绍了如何使用Ollama在本地部署DeepSeek模型，收到了很多小伙伴的私信询问是否需要或能否进行本地部署。本期我们将详细解释在什么情况下需要本地部署，并提供一个更简单的教程，即使是电脑小白也能轻松上手。如果你担心ollama部署后大模型会占用C盘空间，可以参考上一期的内容进行优化（地址如果你还在担心如何使用DeepSeek，或者不确定该输入什么指令，可以参考我的文章《deepseek可以算命？
企业级客户如何选择部署DeepSeek？4条路全解析
2401_84495872的博客
02-28 1415
2025开年以来，各路行业客户纷纷掀起了DeepSeek部署热潮，各种比学赶帮超…那么，怎样才能不落人后，快速把DeepSeek投入生产呢？目前看，主要有四种路径↓❶**优点：**本地部署开箱即用；**缺点：**满血版一次性采购成本较高，蒸馏版则可用度不够，未来模型迭代、算力扩容、系统维护、软硬件升级都受限。❷**优点：**可利旧，盘活闲置算力，本地化；**缺点：**模型适配、部署、优化有门槛，推理效果不可控。❸**优点：**成本极低，有多家服务商选择灵活，适合尝鲜或测试。
【部署优化篇五】《DeepSeek模型转换：ONNX/TensorRT全攻略》
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02-20 397
通过上述步骤，开发者可高效完成DeepSeek模型到ONNX/TensorRT的转换，并针对不同场景优化推理性能。TensorRT自动融合Conv+BN+ReLU等操作，可通过。
【电梯门禁系统】梯控硬件安装与接线要点：权限逻辑及应用场景详解
07-23
内容概要：文章详细介绍了电梯门禁（梯控）系统的硬件安装与接线要点。首先强调了梯控板与楼层按键对接的重要性，包括遵循一一对应原则以避免错层、越层问题，允许空层存在以适应实际需求。接着阐述了不同接线方式（COM、NO、NC端口的不同组合）对用户权限的影响，如单层权限用户刷卡直达指定楼层，多层权限用户在特定接线方式下的操作限制。硬件安装方面，强调了无源干触点设计原则以确保电气隔离，防止系统间干扰，以及读卡器接入时的规范要求。文章还介绍了梯控系统的技术原理，如身份验证机制（二维码/IC卡/人脸识别）、消防联动功能（紧急情况下释放所有楼层权限），并指出该系统适用于小区、写字楼等场景，支持机器人乘梯SDK扩展。最后，根据不同场景需求提出了适用的接线方式选择，如严格管控场景下选择4.3接线以实现精准权限控制，限制多层用户手动选层场景下选择4.1接线并配合软件权限设置。; 适合人群：从事电梯安装维护的技术人员、楼宇自动化工程师及相关领域的管理人员。; 使用场景及目标：①指导技术人员正确安装和接线梯控系统，确保系统安全稳定运行；②帮助管理人员了解不同接线方式对用户权限的影响，以便根据实际需求选择合适的配置方案；③提升楼宇安全管理和服务质量，特别是在小区、写字楼等场所的应用。; 其他说明：梯控系统的正确安装和接线不仅关系到系统的正常运作，更直接影响到用户的安全和使用体验。因此，在实际操作中务必严格按照规范执行，同时关注最新的技术发展和应用场景变化，以确保系统始终处于最佳状态。
Qt串口通信实时曲线绘制与数据管理系统的源代码实现及二次开发指南
07-23
内容概要：本文档详细介绍了一个基于Qt的串口通信实时曲线绘制与数据管理系统。该系统不仅能够通过Qt的QChart组件实现双窗口内的实时曲线绘制，还能对通信数据进行Modbus CRC16校验，确保数据传输的准确性。此外，它支持配置自动保存、实时数据记录以及灵活的文件命名方式，如按日期、序号或自定义名称保存。系统还提供了详细的源代码、注释、设计文档和使用说明，方便开发者进行二次开发。文中展示了关键代码片段，如配置管理、CRC校验、图表初始化、数据保存和大小端转换等，帮助开发者更好地理解和优化代码。 适合人群：具有一定Qt开发经验的研发人员，尤其是从事嵌入式系统、工业自动化等领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行串口通信并实时展示数据的应用场景，如工业监控、实验室设备监测等。主要目标是提高数据传输的可靠性、增强用户体验以及简化二次开发过程。 其他说明：该系统已在Qt5.10.1环境下成功运行，提供了完整的开发环境配置指导。同时，文中提到的一些高级特性，如OpenGL加速、信号量控制等，也为进一步优化性能提供了可能。
欧姆龙PLC密码读取软件（密码直读&CP1E解密版）
07-23
内容概要：本文介绍了欧姆龙PLC密码读取与解密软件的功能和使用方法。文中详细描述了两种主要软件——密码直读软件和CP1E解密软件，它们能够帮助用户读取和去除欧姆龙PLC设备中的密码。此外，还提供了详细的硬件准备步骤，如使用原厂标配的CX-Programmer编程线进行连接，并附有Python脚本用于检测固件版本以及C#代码段用于查找密码标记。对于较新的1.3版固件，提出了利用脉冲信号强制进入调试模式的方法。同时，强调了解密过程中保持功能块完整性的注意事项，并提到了视频教程的存在。 适合人群：从事工业自动化领域的技术人员，特别是那些需要对欧姆龙PLC设备进行维护或二次开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要恢复被遗忘或丢失的PLC密码的情况，确保在不解锁的情况下不会损坏原有程序和设置。目标是在不影响设备正常工作的前提下获取访问权限。 其他说明：文中提到的部分高级技巧如内存断点技术和特征码扫描法，可以显著提高解密效率并减少误操作风险。同时提醒使用者关注解密前后功能块的一致性和完整性检查。
基于Python的二手房大数据平台大数据应用作业源代码数据库db
07-23
基于Python实现的二手房大数据平台，包含大数据应用作业、源代码和数据库db。该项目源码为个人毕设，代码经过测试运行成功，答辩评审平均分达96分。适合计算机相关专业学生、教师或企业员工学习，也可作为毕设、课设、作业或项目初期演示。代码可在此基础上进行修改以实现其他功能。下载后请先查看README.md文件，仅供学习参考，切勿用于商业用途。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
FPGA实现BPSK信号上下变频器：基于Xilinx Spartan6与Verilog的详细解析及应用
最新发布
07-23
内容概要：本文详细介绍了利用FPGA实现BPSK信号上下变频器的设计流程和技术细节。首先，通过Matlab仿真得到FIR滤波器系数并将其转换为适用于FPGA的定点数值形式。接着，使用Verilog语言编写串口接收和AD/DA控制程序，确保信号传输的准确性与时序控制。文中还探讨了跨时钟域问题及其解决方案，并展示了通过Modelsim和ChipScope进行的波形仿真和信号抓取效果。此外，作者分享了一些实际开发过程中遇到的问题及解决方法，如系数加载顺序、SPI接口时序优化以及软硬件联合验证的方法。 适合人群：对数字信号处理、嵌入式系统开发感兴趣的电子工程师、科研人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：①理解和掌握FPGA在通信领域的应用；②学习如何将理论模型转化为实际电路设计；③提高解决复杂工程项目中常见问题的能力。 其他说明：本文不仅提供了完整的项目实现步骤，还包括了许多宝贵的实践经验，对于希望深入研究FPGA技术和通信系统的读者来说是一份非常有价值的参考资料。
无线传感器网络路由协议仿真验证专用工具
07-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/76e2792c869c WSN-X 是一款专为无线传感网（WSN）网络连接算法仿真设计的轻量级工具。它基于 Pygame 库开发，旨在让用户在 10 分钟内快速上手并进行仿真实验。 WSN-X 的主要功能包括： WSN-X 的特色功能： 通过这些功能，WSN-X 能够帮助用户快速搭建无线传感网仿真环境，测试和验证各种网络连接与路由算法，适用于教学演示、科研实验和算法原型验证等场景。
无刷电机无感控制：速度电流双闭环的程序与仿真实验图详解 滑模观测器 专业版
07-23
内容概要：本文详细探讨了无刷电机无感控制中速度电流双闭环的设计与实现方法。首先介绍了无感控制的优势，即避免了传统传感器带来的高成本和易受干扰的问题。接着，文章展示了基于MATLAB/Simulink的仿真模型结构图，解释了速度环和电流环的工作机制以及两者之间的相互关系。文中提供了具体的滑模观测器和锁相环的代码实现，强调了滑模增益随转速自适应变化的重要性，并讨论了反电势信号处理中低通滤波的应用。最后，通过实测波形对比验证了双闭环结构的有效性和稳定性。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员和技术人员，尤其是对无刷电机无感控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①理解和掌握无刷电机无感控制的基本原理；②学习并实现速度电流双闭环控制的具体方法；③优化无感控制系统的性能，提高系统稳定性和响应速度。 其他说明：文中提到的所有算法均可以在代码仓库中的FOC_NoSensor项目中找到具体实现。此外，作者还提到了高频注入法在零速场合的应用前景。
Ubuntu系统 ollama部署deepseek模型
02-19
### 如何在 Ubuntu 系统上部署 DeepSeek 模型 #### 安装必要的工具和依赖项 如果遇到 `-bash: curl: command not found` 或者 `-bash: sudo: command not found` 的错误提示，这表明系统缺少 `curl` 和/或 `sudo` 工具。可以通过如下命令来解决这些问题： 对于缺失的 `curl` 命令： ```shell apt-get update && apt-get install -y curl ``` 对于缺失的 `sudo` 命令： ```shell apt-get update && apt-get install -y sudo ``` 这些命令会更新包列表并安装所需的软件包。 #### 部署 Ollama 应用程序 确保 Ollama 正常运行非常重要，因为这是成功部署 DeepSeek 模型的关键部分之一。当收到 "Error: could not connect to ollama app, is it running?" 错误消息时，意味着 Ollama 服务未启动或存在问题[^1]。 为了验证 Ollama 是否正在运行，可以尝试使用以下命令检查其状态： ```shell systemctl status ollama ``` 如果不是处于活动状态，则可能需要重新启动它或者按照官方文档中的说明进行配置以确保它可以正常工作。 #### 安装和支持特定版本的 DeepSeek 模型 根据提供的资料，在支持 deepseek-r1 版本的情况下，整个过程被描述得相当简洁明了——只需两步就能完成从安装到执行的操作流程[^2]。具体来说就是先要正确设置好 Ollama 平台本身；之后再加载指定的大规模预训练语言模型实例（即 deepseek-r1），从而实现高效便捷的应用开发与维护目标。
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