本地化部署你的AI模型-deepseek

最新推荐文章于 2025-03-02 09:00:00 发布
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#人工智能 #语言模型

1.下载并且安装Ollama

访问Download Ollama on Windows,选择你要下载的版本

这里可能会出现国内用户无法访问Github导致下载失败问题,这里提供一个解决方案,打开Edge浏览器,拓展工具里搜索谷歌,里面有各种免费工具,可以访问外部网络~你懂得

下载成功后验证

输入

ollama -v

出现这个说明下载安装成功! 恭喜

2.AI模型选择

这里我们选择目前最火的deepseek-r1模型, 访问Ollama 里去找到对应模型

按照你本机显卡的显存去选择对应模型,当然模型内存越大越精准,我们这里选择7b的就行了, 已经可以媲美GPT4o了

最低0.47元/天 解锁文章
Lobe-Chat无法使用英伟达DeepSeek模型的解决方法
代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用，接口、架构、性能全搞定。
02-11 257
这个问题虽然看起来简单，但却牵涉到API密钥、版本兼容性、客户端请求等多个方面。通过确认每一个环节的配置，我们可以逐步排查问题并修复。如果你也遇到类似的情况，不妨按照上面的步骤来检查和调试，应该能够顺利恢复DeepSeek模型的正常使用。希望这篇文章能够帮助到大家，如果你有任何问题或者其他的经验，欢迎留言交流！
DeepSeek 2.5本地部署的实战教程
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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
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型，创建个性化 AI 助手
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DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama：快速本地部署模型，创建个性化 AI 助手
DeepSeek在LobeChat的使用
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免费使用DeepSeek
本地部署LobeChat，搭建个性化的ChatGPT
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一文搞懂DeepSeek - Ollama本地部署DeepSeek-R1
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03-02 1163
本地化部署DeepSeek-R1能保障数据在本地安全处理，防止敏感信息泄露至云端。企业可根据业务需求灵活调整硬件配置与模型参数，实现高效的可扩展性。同时，DeepSeek-R1配备了用户友好的界面及命令行工具，有效降低了使用难度，显著提升了用户体验。与传统的云端AI服务不同，Ollama允许用户在自己的机器上部署和管理这些模型，它为用户提供了在本地环境中运行大型语言模型的能力。Ollama是什么？Ollama是一个开源的人工智能平台，它专注于在本地环境中高效运行大型语言模型（LLMs）。
报告：斯特顺-DeepSeek大模型基础及私有化部署一体机PPT-26页.pdf
04-08
报告对这种一体机的设计原理、组成结构和核心功能进行了详细介绍，并展示了如何通过私有化部署一体机来实现DeepSeek模型的本地化部署。 报告还详细讲解了私有化部署过程中的关键环节。从硬件选择、网络配置、安全...
北京大学-DeepSeek内部研讨系列：大模型私有化部署及一体机部署方案详解
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内容概要：北大流出：详细介绍了DeepSeek大模型的私有化部署及其...使用场景及目标：①为个人用户提供简便有效的本地化部署指南；②为中小型企业和初创企业提供经济可行的模型落地方案；③协助高校和教育培训机构打造
DeepSeek本地部署详细指南
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！
LobeChat-46.6k星！顶级AI工具集，一键部署，界面美观易用，ApiSmart 是你肉身体验学习LLM 最好IDEA 工具
程序员超级伴侣-ApiHug
12-04 2116
LobeChat的开源，把AI功能集合到一起，真的太爽了。看下它的官网，整个网站的动效简直闪瞎我！它开源的工具，UI一样很酷，当然，功能也真的很强，，后面还会增加像是Replicate and Perplexity这些平台。与AWS Bedrock服务集成，支持Claude/LLama2等模型。接入Anthropic的Claude系列模型，包括Claude 3和Claude 2。接入Google的Gemini系列模型，包括Gemini和Gemini Pro。
Chatbox 使用 DeepSeek-V2
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这样安装步骤部署完毕之后就能用拉。
这么简单就能部署自己的 DeepSeek R1，你确定不来一套？
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前两天发了一篇[怎么更好使用 DeepSeek 的文章]后，很多朋友在后台留言，希望了解 DeepSeek 的更多玩法。春节前几天事情较多，这两天终于闲下来了，打算再分享一些自己使用 AI 功能的经验，包括但不限于 DeepSeek。这一篇先介绍呼声较高的在本地部署 DeepSeek-R1 大语言模型的方案，后续会带来 DeepSeek 平替、DeepSeek 生成图片、视频、构建知识库等一系列文章，敬请期待。话不多说，我们正式进入今天的主题。
Ollama 介绍，搭建本地 AI 大模型 deepseek，并使用 Web 界面调用
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02-08 1635
Ollama 是一个基于 Go 语言的本地大语言模型运行框架，类 Docker 产品（支持 list,pull,push,run 等命令），事实上它保留了 Docker 的操作习惯，支持上传大语言模型仓库 (有 deepseek、llama 2，mistral，qwen 等模型，你也可以自定义模型上传)。
Ollama：本地部署大模型 + LobeChat：聊天界面 = 自己的ChatGPT
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本篇文章介绍了本地大模型的部署和 LobeChat 界面的部署，成功在本地部署属于自己的ChatGPT。上面也只是关键步骤的说明，遇到问题多看下官方的安装文档。本文起到抛砖引玉作用。
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LobeChat 是一个现代化设计的开源 AI 聊天框架，旨在整合市面上众多主流的AI大模型（如ChatGPT、Gemini Pro、Claude3、Mistral、LLaMA2等），为用户提供统一的平台管理与使用体验。
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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。
如何通过第三方平台免费使用Deepseek
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分享这几个DeepSeek第三方使用方法，避免服务器繁忙稍后再试，当然并不完全包括这些，如何你还有更好的渠道，可以留言让更多人知道。希望这篇文章能够帮助你更好地了解如何通过第三方平台使用 Deepseek。如果你对如何选择合适的第三方平台或进一步提高搜索效率有任何疑问，欢迎在评论区留言，和我们一起探讨！也别忘了关注星哥玩云！😊。
适合小白的本地部署AI教程（不仅仅DeepSeek）
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当今人工智能（AI）已然成为了各个领域竞相追逐并深度应用的焦点力量，AI 的影响力无处不在。然而，多数人接触和使用的 AI 往往依托于云端服务，虽然便捷，却也存在着数据隐私风险、网络依赖等诸多问题。而本地部署 AI 的模式，为人们开启了一条既能充分发挥 AI 强大功能，又能实现自主掌控的全新路径。
本地化部署DEEPSEEK-r1-0528
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### 关于DeepSeek-R1-0528模型的本地化部署方法 DeepSeek-R1-0528是一款强大的开源模型，其本地化部署可以通过特定工具实现零代码快速部署。例如，OpenStation作为一款适配了DeepSeek-R1-0528模型的工具，能够帮助...
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