Deepseek开源大模型本地配置使用

已于 2025-01-13 14:03:21 修改
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分类专栏： 网站 AI 文章标签： c# deepseek 大模型 ai 人工智能
于 2025-01-13 13:59:36 首次发布
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1、官网获取key。我的key：sk-39edc05xxxxxx8912

2、下载安装vscode

3、在vscode中安装cline

4、选择对应api，填写key

5、这样就已经配置完成，接下来可以测试使用

6、点击右上Cline的图标，拖动到右边显示，方便左边正常选择查看

7、手动单步添加或自动运行更多操作，自动操作则勾选上Auto-approve，并且勾选上内部权限，设置最多执行步数（Max Requiests)

8、在命令中详细描述自己要设计的内容，并且执行过程中如果出差，打字描述即可

DeepSeek 2.5本地部署的实战教程
herosunly的博客
09-22 18万+
本文主要介绍了DeepSeek 2.5本地部署的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 介绍 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件 3. 运行DeepSeek 2.5 3.1 简单测试 3.2 启动API服务
本地部署DeepSeek大模型完整指南
ddv_08的博客
02-01 1万+
DeepSeek作为国产顶尖开源大模型，其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。
IDEA接入DeepSeek进行代码分析
qq_28039149的博客
04-16 1101
请确保您的 IDEA 处于 2023.x 及以上的较新版本。高版本的 IDEA 不仅在功能上更加完善，而且在与 DeepSeek 的兼容性和稳定性方面也有更好的表现，能够为后续的集成工作提供坚实的基础。如我目前使用的是2024版本。
deepseek本地部署使用教程
01-31 1万+
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deepseek本地调用
LNN0212的博客
02-17 1964
这篇博客用来教你如何从本地调用ollama中deepseek的模型接口，直接和deepseek进行对话。和deepseek对话，可行的方式不仅仅只有命令窗口或webui等等，还可以使用url调用，这样一来，你就可以使用一些硬件接入deepseek（例如使用ESP32接入自己的本地deepseek制作一个本地聊天机器人)。希望这一片博客可以为你的思路提供新的参考。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2869
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DeepSeek本地化部署：3步搞定，让你的AI体验更稳定
2301_81888214的博客
02-04 3万+
通过本地化部署，用户可以在自己的设备上运行DeepSeek模型，无需依赖外部网络连接，从而实现更稳定、更可靠的使用体验。
在本地部署DeepSeek大模型并配置WebUI可视化的分步指南，以DeepSeek开源模型为例
最新发布
04-28
内容概要：本文档提供了DeepSeek大模型在本地部署及WebUI配置的详细分步指南。首先介绍了硬件要求（如NVIDIA GPU）和软件依赖（包括Python版本、CUDA、PyTorch及相关库），接着讲解了两种下载模型的方法（从Hugging ...
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 开源模型全解析（2024.1.1–2025.2.6）
AngelCryToo的专栏
02-06 7526
DeepSeek 在 14 个月内通过。
DeepSeek-V3推理开源源码+模型（本地部署）.zip
02-17
此外，对于初学者而言，本地部署的复杂性可能相对较高，因此DeepSeek-V3推理开源源码及模型的发布，可能也会伴随着详细的文档和教程，帮助用户解决安装、配置和优化等方面的问题。 在实际应用中，DeepSeek-V3推理...
deepseek部署在本地详细教程
java程序员的蜕变之路
02-14 1万+
最近，DeepSeek爆火，先进的算法、卓越的能力，表现出众，其凭一己之力推动国内Ai大模型跨越式发展。作为一款现象级的Ai产品，用户量暴增，最近服务器又被攻击，使用DeepSeek，经常出现服务器繁忙，将DeepSeek部署在本地电脑就方便很多。将DeepSeek部署在本地电脑，只需三步即可完成。
DeepSeek本地部署及接口调用
m18066975852的博客
02-14 5136
最近国产大模型 DeepSeek 非常火，DeepSeek 是一个开源模型，我们可以通过本地部署在自己的终端上随时使用，而且部署到本地后无需联网即可直接使用，以windows为例。
本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐
huang9604的博客
02-06 3万+
针对本地部署DeepSeek大模型的配置需求，需根据模型规模（如7B/13B/70B参数）和量化方案进行区分。
手把手带你搞懂Deepseek-V3 低成本知识库，收藏这一篇就够了！！
2401_85325397的博客
01-20 1万+
1 可以通过 api 添加各种模型 2 上传文档就能本地新建知识库 3 各种 AI 工具直接打开 4 知识库配合 deepseek 3 ，加上 COT 提示词 效果不错 5 还能画图 6 有简单 Artifacts 功能，直接渲染代码 7 可以多个模型一起回答问题，就是样式是直接铺下来的。
简话 DeepSeek 本地部署及接口调用
捉虫客 de 博客
02-05 1万+
Windows 11 + Ollama + DeepSeek R1 本地部署，简话，感性认识
DeepSeek本地部署及配置要求
willhu2008的专栏
03-05 3076
DeepSeek凭先进算法推动国内AI发展，用户量激增致服务器繁忙。部署本地电脑需下载Ollama和DeepSeek-R模型，再搭建Chatbox前端，对电脑无硬性配置要求，即可使用。当然，电脑硬件配置越高，推理性能越好，响应越快。
本地部署DeepSeek
weixin_46480637的博客
01-31 5567
Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载。按"win+x",选择“系统”，选择“高级设置”，选择“环境变量”，7、安装可视化界面平台：可以选择下载到电脑端，也可以启动网页版。3、安装完成后，按"windows+R",输入"cmd”4、输入“ollama -v”，查看版本，表示安装成功。如果还出现一下错误，就点击“检查您的设置”，选择模型。6、选择模型大小，复制下载的命令，运行开始下载。2、下载完成后，安装ollama.exe。配置好后，退出OLLAMA，重新登陆。
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统
理论都是虚的，代码才是王道。
01-28 7万+
在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。
DeepSeek开源模型本地化部署虚拟机
02-11
### DeepSeek 开源模型本地虚拟机部署教程 #### 1. 准备工作 为了成功在本地虚拟机上部署 DeepSeek 模型，需先确认硬件条件满足最低需求。建议的计算机配置应具备至少8核心处理器、32GB内存以及一块高性能GPU来加速推理过程[^1]。 #### 2. 安装 Hyper-V 和创建虚拟机 启用 Windows 的 Hyper-V 功能作为虚拟化平台。打开 PowerShell 或命令提示符窗口并输入 `Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All` 来激活此功能。之后，在Hyper-V管理器中新建一台虚拟机，分配足够的资源给该VM，并安装操作系统镜像文件（推荐使用Ubuntu LTS版本）。 #### 3. 设置网络连接 确保新建立的虚拟机能正常访问互联网以便后续下载必要的软件包和其他依赖项。可以通过桥接适配器的方式让宿主机与客户机共享相同的物理网卡实现内外网互通。 #### 4. 安装 Docker 及其扩展组件 进入已启动的Linux环境中执行如下指令完成Docker及相关工具链的安装： ```bash sudo apt update && sudo apt install docker.io -y sudo systemctl start docker sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker ``` 接着按照官方文档指引设置好NVIDIA容器运行时环境以充分利用显卡性能。 #### 5. 获取并加载预训练模型 利用Ollama提供的API接口获取所需的DeepSeek R1:7B权重文件及其他配套脚本。这一步骤可能涉及到注册账号获得授权密钥等操作，请参照具体说明进行处理。 #### 6. 启动服务端口映射至前端界面 最后一步就是把整个项目跑起来啦！通过克隆GitHub仓库中的OpenWebUI项目到本地目录下，修改配置文件指向刚才准备好的模型路径，再依照README.md里的指导开启HTTP服务器监听指定端口号对外提供RESTful API调用入口。 此时应该可以在浏览器里看到一个图形化的控制面板用于交互式体验了！
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