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。
洛克力量R8.4V2电脑DSP调音软件下载
07-23
洛克力量R8.4V2电脑DSP调音软件下载
C# Socket TCP服务器端通信源码：简单实用，支持多连接与多线程处理 Socket
07-23
内容概要：本文介绍了一段从商业级物联网项目中提取的C#编写的TCP服务器端通信源码。该源码采用静态类文件形式，内置双Socket和两个数据缓冲队列，支持多连接，能够无缝集成到各种C#项目中。它主要用于接收客户端通过互联网或局域网发送的数据，不包含数据处理逻辑，但提供了数据读取接口。代码结构简单清晰，易于理解和使用，适合初学者或有紧急项目需求的人群。文中还详细解析了代码架构、数据接收与处理机制，并指出了使用场景和注意事项。 适合人群：具备基本C#编程能力的研发人员，尤其是对Socket编程感兴趣的初学者或有紧急项目需求的开发者。 使用场景及目标：① 快速集成网络通信功能到C#项目中；② 接受客户端通过互联网或局域网发送的数据；③ 需要在短时间内实现简单的服务器端通信功能。 其他说明：该代码是非异步技术实现，适用于低并发场景。对于高并发需求或复杂数据处理的情况，需谨慎评估是否适用。同时，附带详细的技术文档，便于用户理解和集成。
ABAQUS盾构隧道开挖模型详解：一环七片、毫米单位制、含螺栓与配筋设计
07-23
内容概要：本文详细介绍了基于ABAQUS软件构建的盾构隧道开挖模型，重点讲解了一环七片的管片装配方法、螺栓连接设置以及钢筋笼处理技巧。文中强调了单位制的选择（毫米）、装配逻辑、螺栓预紧力加载顺序、钢筋布置参数化建模等方面的技术要点，并分享了作者在实际操作中的经验和常见错误避免方法。此外，还讨论了开挖步骤的设置及其重要性，确保模拟结果的准确性。 适合人群：从事土木工程、岩土工程、隧道工程等领域研究和技术应用的专业人士，尤其是熟悉ABAQUS软件并希望深入了解盾构隧道开挖模型的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行盾构隧道施工模拟的研究项目或工程项目，帮助工程师更好地理解和掌握盾构隧道开挖过程中涉及的各种力学行为和关键技术，提高模拟精度和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了具体的代码片段用于指导具体操作，还分享了许多实践经验，有助于读者在实践中少走弯路，提升工作效率。
Huawei S12700-V200R019SPH3b0
07-23
Huawei S12700-V200R019SPH3b0，里面包含补丁说明书和补丁安装指导书，该补丁支持哪些型号，支持哪些版本可以安装当前补丁，请参考补丁说明书和补丁安装指导书。
实现 CUPT2025 中 LatoLato 实验的仿真模拟研究
07-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/95f336ad1bf5 针对 Cupt2025 中的 LatoLato 实验仿真需求，现提供两种实现方案供参考： 该方案采用 Pybullet 物理引擎进行仿真开发。需要注意的是，此方案建议在 Linux 操作系统环境下运行，以确保仿真过程的稳定性和兼容性。Pybullet 作为一款开源的物理仿真引擎，具备精确的动力学计算能力，能够较好地模拟 LatoLato 实验中的物理运动状态，适合对仿真精度有较高要求的场景。 该方案采用 VPython 进行仿真开发，且为推荐方案。VPython 具有简洁易用的特点，其可视化效果直观，便于快速搭建仿真场景并实时观察实验过程。 在项目仓库中，已准备相关参考资料，这些资料来源于网络公开资源，可帮助开发者了解 LatoLato 实验的基本原理和仿真实现思路。同时，仓库中还包含本人制作的 PPT 文档，其中梳理了仿真实现的关键步骤和技术要点，可为开发过程提供具体指导。 两种方案均可实现 LatoLato 实验的仿真需求，开发者可根据自身技术熟悉程度和实际需求选择合适的方案。若追求开发效率和可视化效果，推荐优先考虑方案二；若对物理仿真精度有更高要求，且具备 Linux 环境使用经验，可选择方案一。
电动汽车充电机：900W1Kw双管正激可调电源充电机的设计与实现
07-23
内容概要：本文详细介绍了900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。首先阐述了项目背景，强调了充电机在电动汽车和可再生能源领域的重要地位。接着深入探讨了硬件设计方面，包括PCB设计、磁性器件的选择及其对高功率因数的影响。随后介绍了软件实现，特别是程序代码中关键的保护功能如过流保护的具体实现方法。此外，文中还提到了充电机所具备的各种保护机制，如短路保护、欠压保护、电池反接保护、过流保护和过温度保护，确保设备的安全性和可靠性。通讯功能方面，支持RS232隔离通讯，采用自定义协议实现远程监控和控制。最后讨论了散热设计的重要性，以及为满足量产需求所做的准备工作，包括提供详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件。 适合人群：从事电力电子产品研发的技术人员，尤其是关注电动汽车充电解决方案的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高效、可靠充电解决方案的企业和个人开发者，旨在帮助他们快速理解和应用双管正激充电机的设计理念和技术要点，从而加速产品开发进程。 其他说明：本文不仅涵盖了理论知识，还包括具体的工程实践案例，对于想要深入了解充电机内部构造和工作原理的人来说是非常有价值的参考资料。
机械系统中Matlab二质量模型实现转矩补偿与振动谐振抑制的技术方案 巴特沃斯高通滤波器
最新发布
07-23
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab二质量模型进行转矩补偿和振动、谐振抑制的技术方法。文中首先强调了转矩补偿和振动控制对于机械系统（特别是电机驱动）的重要意义，接着具体阐述了如何使用巴特沃斯高通滤波器提取转速波动并进行实时转矩补偿，以实现主动阻尼效果。此外，还提出了通过加速度反馈等效增加电机惯量的方式进一步减小振动幅度。为了便于理解和应用，提供了详尽的文档资料和仿真模型，展示了不同策略的具体实施效果。 适合人群：从事机械工程、电气工程及相关领域的研究人员和技术人员，尤其适用于那些需要解决电机驱动系统中转矩波动和振动问题的专业人士。 使用场景及目标：①研究和开发高效稳定的电机控制系统；②应用于机器人、自动化生产线、精密机床等高精度设备中，确保系统平稳运行，提升工作效率和产品质量。 其他说明：文中提供的仿真模型有助于深入理解各技术手段的实际效能，同时详实的文档可以指导具体的实施方案，使读者能够更好地掌握相关技术和方法。
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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