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 2334
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
03-19 718
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 3459
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 1200
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 2909
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 1518
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）。
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 2796
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 3881
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？
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 1364
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。
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 1418
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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02-20 398
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。
C#类库封装：简化SDK调用实现多功能集成，构建地磅无人值守系统
最新发布
07-24
内容概要：本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口，实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别（支持臻识和海康摄像头）、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API，极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景，如身份证读取、人证核验、车牌识别等，并最终将这些功能整合到一起，形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。 适合人群：具有一定C#编程经验的技术人员，尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目，特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API，可以大大缩短开发周期，降低维护成本，提高系统的稳定性和易用性。 其他说明：虽然封装后的API极大地简化了开发流程，但对于一些特殊的业务需求，仍然可能需要深入研究底层SDK。此外，在实际部署过程中，还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机与PMSM永磁同步电机源码解析：传感器与无传感器驱动详解
07-24
基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。 适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。 其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。
基于Java的跨平台图像处理软件ImageJ：多功能图像编辑与分析工具
07-24
内容概要：本文介绍了基于Java的图像处理软件ImageJ，详细阐述了它的跨平台特性、多线程处理能力及其丰富的图像处理功能。ImageJ由美国国立卫生研究院开发，能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS、Linux等。它支持多种图像格式，如TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS等，并提供图像栈功能，允许多个图像在同一窗口中进行并行处理。此外，ImageJ还提供了诸如缩放、旋转、扭曲、平滑处理等基本操作，以及区域和像素统计、间距、角度计算等高级功能。这些特性使ImageJ成为科研、医学、生物等多个领域的理想选择。 适合人群：需要进行图像处理的专业人士，如科研人员、医生、生物学家，以及对图像处理感兴趣的普通用户。 使用场景及目标：适用于需要高效处理大量图像数据的场合，特别是在科研、医学、生物学等领域。用户可以通过ImageJ进行图像的编辑、分析、处理和保存，提高工作效率。 其他说明：ImageJ不仅功能强大，而且操作简单，用户无需安装额外的运行环境即可直接使用。其基于Java的开发方式确保了不同操作系统之间的兼容性和一致性。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
c语言通讯录管理系统源码.zip
07-24
C语言项目源码
基于MATLAB的电力与天然气市场出清及多方博弈行为分析
07-24
内容概要：本文探讨了利用MATLAB进行电力市场和天然气市场出清的研究，重点分析了多方博弈行为对能源价格和市场出清的影响。文中首先介绍了简单的电力市场出清问题，通过最小化成本来满足负荷需求，并展示了具体的MATLAB代码实现。接着讨论了发电厂之间的博弈行为，特别是如何通过纳什均衡求解来最大化各自的利润。对于天然气市场，文章提到了管网压力约束带来的复杂性以及如何通过半定松弛技巧将非凸优化问题转化为可处理的形式。最后，文章还涉及了电-气市场耦合情况下的价格传导效应，展示了如何使用符号计算工具箱进行交叉价格弹性的计算。 适合人群：对电力市场、天然气市场及能源经济学感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力和天然气市场运作机制的人群，尤其是那些希望通过数学建模和仿真手段研究市场动态变化的专业人士。目标是帮助读者掌握如何使用MATLAB进行复杂的市场出清模拟和博弈分析。 其他说明：文章不仅提供了理论背景介绍，还包括了大量的MATLAB代码实例，便于读者理解和实践。此外，文章强调了现实中市场出清问题的复杂性和多变性，鼓励读者结合实际情况灵活应用所学知识。
c语言学生信息系统.zip
07-24
C语言项目源码
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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