10分钟在笔记本电脑安装DeepSeek R1大模型以及个人知识库

大家好,我是隐墨星辰,专注境内/跨境支付架构设计十余年。前几天在文章“DeepSeek与支付行业融合的破局思路”中有提到“先行动起来”,今天给大家一个10分钟在笔记本电脑搭建DeepSeek R1大模型以及个人知识库。

我用的电脑是苹果的Macbook,windows也差不多,只是留意安装包不要下错就行。

1. 下载并安装Ollama

登录:ollama.com/,下载并安装ollama。如果无法访问,自己找一下梯子。

安装很简单,就是下一步一下步。

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2. 下载并运行DeepSeek R1大模型

打开:ollama.com/search。第一个就是。

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挑选一个适合自己电脑性能的模型。如果没有底,就先跑1.5b或7b的。输出特别快,再下载一个更大参数的,直到你觉得输出太慢受不了为止。

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在命令行运行,1.5b几分钟就下载完成,70b的会比较耗时。

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安装完成。

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验证。

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3. 安装Page Assist插件

命令行用起来不方便。当前有很多交互良好的工具,比如WebUI,chatboxai,Page Assist插件等,大家可以都试一下,挑一个自己用得顺手的就行。

我个人更喜欢Page Assist,因为天天要用浏览器,安装使用也最简单。

首先要有chrome浏览器,如果没有就先安装一个。

然后安装插件。

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搜索:Page Assist

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安装完成后,配置到快捷入口。

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4. 配置Page Assist

打开Page Assist。

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设置中文。

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设置RAG。

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增加文档到知识库。

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管理提示词(可选,不是必须的)。

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5. 测试

不使用知识库。

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使用知识库。

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6. 结束语

AI已经势不可挡,那就拥抱它。如果除了问答之外还不知道能做什么,那就先安装起来,多折腾几下。10分钟就能在本地的笔记本电脑部署就应用起来,仍不尝试一下呢?

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马,在一众AI大模型中,DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破,各大科技巨头都火速出手,争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火,远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命,一次打破界限的机会,一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

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掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势,目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺,而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行,对于想要转行创业,提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大,但是相关岗位人才难求,薪资持续走高,AI运营薪资平均值约18457元,AI工程师薪资平均值约37336元,大模型算法薪资平均值约39607元。

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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性:

• 成为一名全栈大模型工程师,包括Prompt,LangChain,LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程;

• 能够拥有模型二次训练和微调能力,带领大家完成智能对话、文生图等热门应用;

• 薪资上浮10%-20%,覆盖更多高薪岗位,这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域;

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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👉学会后的收获:👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在本地笔记本上使用DeepSeek构建知识库。首先,我需要仔细阅读用户提供的引用内容,确保回答准确。 用户提到了三个引用,其中引用1和引用2提到在笔记本电脑上部署DeepSeek,使用开源工具搭建知识库,本地环境操作。引用3提到从官网下载DeepSeek版本,可能需要云服务注册。用户的问题是如何在个人电脑上搭建和配置DeepSeek知识库。 首先,我需要整理步骤。根据引用内容,步骤大概包括环境准备、下载安装DeepSeek、配置本地知识库、集成工具、测试优化等。需要确保每个步骤都参考了正确的引用,比如环境准备中的Python和Docker安装可能来自引用1或2。下载DeepSeek部分需要提到官网,如引用3所述。 还要注意用户提到的“老旧笔记本出企业级AI”,说明可能对硬件要求不高,需要强调硬件需求和优化方法。此外,本地文档处理和知识库搭建工具如LangChain或LlamaIndex可能在引用1或2中提到,需要确认。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,每个部分引用对应的来源。例如,部署环境部分参考引用1,下载步骤参考引用3,本地化部署参考引用2。可能还需要提到Docker的使用,因为引用1提到本地环境部署,而引用2提到本地化部署和Web访问。 另外,用户可能需要知道如何处理文档格式,如PDF、Word等,以及如何测试知识库的有效性。这些可能需要结合引用中的信息,比如使用LangChain处理文档,RAG技术优化回答准确性。 最后,相关问题部分需要生成与搭建步骤、优化方法、应用场景等相关的问题,帮助用户进一步了解。 现在需要组织这些信息,确保符合系统指令:使用正确的LaTeX格式,分步骤回答,引用标识正确,生成相关问题。同时用中文,结构清晰,避免使用Markdown,但代码块可以保留。注意不要遗漏关键步骤,如环境配置、依赖安装、模型加载、文档处理等。</think>以下是在个人电脑上使用DeepSeek搭建和配置知识库的步骤详解: ### 一、环境准备 1. **硬件要求**:建议配备至少8GB内存,支持CPU/GPU运行。引用提到老旧笔记本也可运行[^2] 2. **安装Python 3.8+**:推荐使用Anaconda创建虚拟环境 3. **部署工具准备**: ```bash pip install docker python-dotx # 引用1提到的依赖[^1] ``` ### 二、获取与安装DeepSeek 1. 访问官网下载开源模型文件(如DeepSeek-R1)[^3] 2. 若使用云服务版本需注册账号,本地部署跳过此步 3. 解压模型文件到指定目录,例如: ```bash unzip deepseek-r1.zip -d /opt/models/ ``` ### 三、配置本地知识库 1. **文档处理**: - 创建`documents`目录存放PDF/Word/TXT文件 - 使用LangChain处理文档(引用1推荐工具): ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader loader = DirectoryLoader('./documents') ``` 2. **向量数据库搭建**: ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") ``` ### 四、模型集成与启动 1. **加载本地模型**: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/opt/models/deepseek-r1") ``` 2. **Web服务配置**(引用2方案): ```bash docker run -p 7860:7860 deepseek-webui # 启动可视化界面 ``` ### 五、测试与优化 1. 通过`http://localhost:7860`访问Web界面 2. 使用RAG技术提升回答准确性: $$ P(answer|query) = \sum_{doc}P(answer|doc)P(doc|query) $$ 3. 硬件优化建议:启用量化降低显存消耗 ### 六、文档更新机制 1. 设置文件监控脚本: ```bash inotifywait -m -e create documents/ | xargs -I {} python update_embeddings.py ```
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