接入DeepSeek大模型

原创 已于 2025-02-04 22:39:15 修改 · 494 阅读 · 2 ·
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#大模型

于 2025-02-04 22:34:40 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

接入DeepSeek

下载并安装Ollama

下载并安装Ollama， 使用参数ollama -v查看是否安装成功。
在这里插入图片描述
输入命令ollama list， 可以看到已经存在4个目录了。
在这里插入图片描述
输入命令ollama pull deepseek-r1:1.5b， 下载deepseek模型，本处采用最轻量级的deepseek模型为例。
在这里插入图片描述
下载完成之后，在ollama目录下可以看到ds模型文件。
在这里插入图片描述
输入ollama run deepseek-r1:1.5b，运行模型。

在这里插入图片描述

chatbox 软件配置大模型

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deepseek-r1:1.5b这个模型确实很轻量资源占用很少，应该也就占用1GB多点显存，但是也确实比较呆，很多问题都回答不上来，这里如果想要运行其他模型，可以参考ollama的技术文档https://ollama.readthedocs.io/quickstart/ 里面说明了其他模型运行的方式以及所需要的资源。下载完成后安装ollama，默认安装在c盘下面，这个通过默认安装方式无法更改模型就行，安装完成后可以打开CMD窗口输入。首次运行会自动下载模型，运行完成后就可以进行正常交互了。
5分钟部署deepseek，逆天傻瓜式三步快速打造本地大模型
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DeepSeek，如此亲民，逆天了！AI的世界瞬息万变，来晚一步，都翻天覆地！来，跟上快速3步5分钟，打造本地大模型！第一步：下载安装 Ollama网址：https://ollama.com/_Ollama是_一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计的开源框架。你可以把Ollama看作是一个装LLM的容器。下载后，直接运行OllamaSetup安装，然后下一步下一步，就可以了。电脑右下角出现小猪猪，就已经启动啦。第二步：下载安装deepseek。
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震惊！国内ERP厂商纷纷接入DeepSeek大模型......
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1、https://ollama.com/download/windows 搜索到ollama，下载系统可用的版本。选择想要下载的ds模型（因本机原因我选的是：ollama run deepseek-r1:7b），等待下载完成安装。在https://cherry-ai.com/download官网中下载客户端后，点击安装。3、打开https://ollama.com/library/deepseek-r1。5、打开Cherry Studio，添加设置本地的ds版本，如图4。正确返回表示安装成功，如图。
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微调大模型的方法，这里不展开说，我使用的lora微调方法。微调大模型需要比较高的显存，推荐在云服务器上进行训练，系统环境为linux。
DeepSeek部署教程(基于Ollama)
老薛的专栏
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这几天科技圈最火的莫过于deepseek，我抽空也学习一下deepseek的离线部署。1、下载Ollama并安装下载好后双击直接运行。2、安装deepseek依据自己的电脑配置，来决定安装deepseek模型的哪个版本。我家里的电脑还是集成显卡，因此我选择了硬件配置需求最低的1.5B,，让家里的老电脑也发挥一下余热。
利用ollama本地部署deepseek
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想要web界面的话可以找网上的ui界面，例如Open WebUI、Chatbox等。推荐访问ollama官网https://ollama.com/直接在ollama官网搜索相关模型并按步骤下载即可。二、安装deepseek。根据自己电脑配置选择模型。这里只安装了1.5b。
deepseekR1模型：Win11本地部署（ollam+DS:8b+chatbox AI）
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chatbox AI、Open WebUI、LM Studio等都可以进行可视化管理，大家根据个人用途和喜好安装，参考：Chatbox AI 更适合个人和小团队的日常使用，AnythingLLM 适合企业级文档处理和团队协作，而 openwebui 则适合开发者进行快速开发和定制化的 Web 应用构建。Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。输入/bye退出即可。
部署 DeepSeek-R1:1.5B/7B 模型到本地（该教程由DeepSeek生成）
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通过以上步骤，您可以在 Windows、macOS 或 Linux（Ubuntu 和 CentOS）上成功部署并使用 DeepSeek-R1:1.5B 及 7B 模型。如果在过程中遇到问题，请参考 Ollama 官方文档或联系社区支持获取帮助！确保模型文件已正确下载并解压到本地。
本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！
再小的帆也能远航，把分享变成一种习惯
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最近DeepSeek太火了，以至于每个小伙伴都想试试。DeepSeek的到来可谓是开启了全民AI热潮。本以为DeepSeek本地化部署有多难，实际上验证后很简单，操作起来就像给电脑装个新软件那么简单，大约十多分钟可完成本地部署。
本地部署deepseek +ollama学习篇
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首先我们需要安装Ollama，它可以在本地运行和管理大模型。Ollama需要梯子，到Ollama官网 https://ollama.com，点击下载，然后选择适合自己系统的版本，这里选择Windows。如果你已经下载了模型文件（例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf），可以手动加载它。本地部署deepseek +ollama学习篇。3、将文件放在models中，手动加载本地模型。2、部署 DeepSeek R1 模型。如果模型显示在列表中，说明加载成功。
通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件
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是一种常见的自动化测试结构化设计方法，核心思想是将页面的元素及操作封装成一个类（页面对象），从而提高代码复用性和可维护性。以下代码实现了调用 DeepSeek 服务并生成 pytest + PO 结构的 Playwright 测试文件。以下代码结合 DeepSeek 推理和模板生成，将功能测试用例转换为完整的 pytest + PO 文件。我们将以下功能测试用例转换为 pytest + PO 结构的 Playwright 自动化测试脚本。的 Playwright 自动化测试脚本。
怎么接入deepseek大模型
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10-03
不同场景接入DeepSeek大模型的方法有所不同，以下是一些常见的接入方法： - **小爱音箱接入**：可采用2种完全免费的方案让小爱音箱接入DeepSeek大模型，完整教程及MiGPT详细的安装和配置过程可参考文章“一步一步实操教你升级小爱音箱的智能 - 基于MiGPT和豆包大模型 火山引擎（支持deepseek）” [^1]。 - **CRM系统接入**：DeepSeek大模型作为新一代多模态AI基础模型，基于千亿级参数的Transformer架构，通过行业知识增强训练和垂直场景微调，可用于CRM系统智能化升级，提升客户关系管理的效率与精准度，但未提及具体接入步骤 [^2]。 - **前端接入**：前端接入DeepSeek大模型一般步骤如下： 1. **准备工作**： - **获取API访问权限**：访问DeepSeek官方网站，了解其API服务相关内容，通常需要注册并完成身份验证，提交使用申请，待审核通过后，获取API密钥（API Key）和可能的API地址等信息，这些信息是后续与模型交互的重要凭证。 - **选择前端技术栈**：可根据项目需求和团队熟悉程度选择合适的前端框架，如Vue.js、React.js或Angular等，也可使用原生JavaScript，同时准备好对应的开发环境，如Node.js和npm（或yarn）。 2. **安装必要的依赖** [^3]。 - **本地Java接入**： - **前置环境**：需要jdk 8及以上，maven 3.x系列，建议将maven的镜像配置为阿里云的官方镜像，防止安装依赖时出现问题 [^4]。 - **Spring AI接入（Jdk17+）**： - **添加依赖**：在项目中添加Spring AI相关依赖，例如`<dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> </dependency>`。 - **yml配置文件**：配置相关信息，如`spring: ai: openai: base-url: https://api.deepseek.com api-key: 自己在deepseek创建的api key chat: options: model: deepseek-chat`（聊天模型可更换）。 - **配置类**：创建配置类，例如： ```java @Configuration public class AiConfiguration { @Bean public ChatClient chatClient(OpenAiChatModel model, ChatMemory chatMemory) { return ChatClient.builder(model) .defaultSystem("你是一个热心的、可爱的智能助手，你的名字叫小团团，用小团团的语气来实现对话") .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor(),new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory)) .build(); } } ``` - **聊天代码示例**：定义数据传输对象，例如： ```java @Data public class Dto { private String message; private String timestamp; private String type; private String id; } ``` [^5]
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