配置低的电脑，DeepSeek 本地部署详细教程

已于 2025-02-12 17:09:59 修改
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文章标签： AI作画 语言模型 opencv
于 2025-02-12 17:09:28 首次发布
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配置低的电脑，DeepSeek 本地部署详细教程

回家吧 好不好 回家吧 ！

兴致勃勃的打开部署教程

看了最低显卡配置NVIDIA GTX 1060

心碎离开呜呜呜

查了一下

如果硬要配

会卡死。。。。。

【DeepSeek本地部署详细教程】
Dreams°的博客
02-14 908
国内大语言模型DeepSeek在自然语言处理、代码生成和多轮对话等任务中表现出色，备受关注。但在使用时，可能会遇到服务器繁忙的问题。将其部署到本地，可摆脱对云端服务的依赖，享受AI便利。
十分钟搞定! DeepSeek本地部署详细指南！
一个喜欢诗和远方的程序媛
02-12 3523
保姆级教程，三步搞定deepseek本地部署，不求人！
DeepSeek本地部署保姆级教程
03-06
DeepSeek本地部署指南：从Ollama安装到ChatBox配置实现私有AI环境搭建
【DeepSeek】5分钟快速实现本地化部署教程
aaaa_aaab的博客
03-06 2393
新建一个文件夹，比如我在G盘新建个DeepSeek文件夹，文件夹下再新建models文件夹，将我们下载的模型文件放到models文件夹下。4.点击我的模型，点击搜索按钮，可以在线安装开源模型（需要魔法，下载速度慢）2.下载后按照流程步骤安装，建议不要安装在c盘，安装后页面如下。（1）下载ds大模型安装助手，下载后直接点击快速安装即可。如果无法从这里安装，也可以先下载好模型，之后导入进行使用。（3）选择要下载的模型与下载路径，点击立即安装即可。依据你的电脑性能自行调节，拉的高效果好，但会卡顿。
deepseek入门手册+完整版Deepseek从入门到精通附最全指令汇总+各版本安装包+一键整合包【245G】+500T资源和其他各类资源分类整理完毕
simayijia的博客
02-11 1020
那么本地部署的需求也随之而来，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，无需支付在线 API 费用，自由调整和定制模型参数，同时保护数据隐私。下载完成后，直接双击安装文件并按照提示，一直下一步，直到完成安装。点击下拉框，可以看到多个版本，区别是参数不一样，数字越大，代表参数越多，性能就越强，但也对计算机的性能要求较高。跳出的页面中设置好模型，选择Ollama API，最后选择我们已经安装好的deepseek模型就可以了。
DeepSeek本地部署教程(保姆级教程)
XXXXsssxwd的博客
01-30 1万+
【代码】DeepSeek本地部署教程(保姆级教程)
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 2946
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
自用台式电脑本地化部署Deepseek--R1
春风得意
03-11 315
在空格中输入https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.6/OllamaSetup.exe。摘要：本文通过介绍使用自己的电脑下载Ollama、deepseek-r1:14b、Chatbox，在本地电脑上部署Deepseek并成功应用。如果下载太慢可以在GitHub 文件加速（https://github.moeyy.xyz/）库中下载。测试Ollama正常安装后，开始准备下载Deepseek r1-14b，等待下载完成，大概十几二十分钟。
【deepseek】本地部署电脑配置要求
fanqie3301的博客
02-18 3771
入门用户：选择1.5B-7B模型，搭配RTX 3060+16GB内存，平衡性能与成本。- 专业用户：优先14B模型+RTX 4090级别显卡+32GB内存，满足高质量生成需求。- 企业用户：需定制服务器级硬件（如多GPU、大容量存储）并优化本地化部署流程。如需具体部署步骤或工具（如LM Studio、Ollama等），可参考相关教程进一步操作。
DeepSeek本地部署详细指南
热门推荐
weixin_49684553的博客
02-09 3万+
DeepSeek本地部署详细指南随着人工智能技术的飞速发展，本地部署大模型的需求也日益增加。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。以下是详细的DeepSeek本地部署流程。（一）硬件需求最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+ 16GB内存 + 30GB存储。推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090或更高）+ 32GB内存 + 50GB存储。（二）软件依赖。
deepseek本地部署教程.md
02-12
DeepSeek本地部署教程是一篇实用的指南，它面向所有希望通过本地部署使用DeepSeek的用户。教程内容详实、步骤清晰、易于理解，即使是没有丰富经验的用户也能按部就班地完成DeepSeek的本地部署。希望本教程能够为用户...
deepseek本地部署教程【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署教程：两种方式实现Windows系统下的快速部署与应用
05-17
内容概要：本文介绍了两种deepseek本地部署的方法。第一种方法是使用“DS大模型安装助手”软件进行一键安装部署，适用于Windows10、11系统，安装过程简单快捷，部署完成后无需联网即可使用，支持永久使用并可随时...
DeepSeek 本地部署超详细教程
2401_83440791的博客
02-12 1375
DeepSeek 是一款备受关注的大语言模型，其强大的推理能力和多语言支持使其成为许多开发者和用户的首选工具。本文将详细介绍如何在本地电脑上部署 DeepSeek 模型，让你随时随地使用这一强大的 AI 工具。一、准备工作。
【AI绘画】DeepSeek如何绘画生成图片
qq_38196449的博客
05-16 181
你现在是一个可以进行AI图片生成的机器人，等待我给你一些提示，然后发挥你的想象力去完善这幅图片的描述，并转换成英文进行encoded后填充到下面url的占位符(description)中，不要引用生成的markdown或在其周围放置任何代码框，直接显示图片!width=1280\&height=720\&model=flux\&enhance=true\&private=true\&nologo=true\&safe=true)生成后给出中文描述。图片描述为：夜晚的高楼大厦，一个被裁员的人落寞的走在路上。
opencv的直方图
最新发布
m0_54069809的博客
05-21 651
图像直方图是计算机视觉和图像处理中的重要工具，用于表示图像像素强度的分布。OpenCV 提供了强大的功能来计算和可视化直方图。直方图可以帮助分析图像的亮度、对比度、颜色分布，并用于阈值选择、图像相似性比较等。OpenCV 中的 cv::calcHist 函数是计算直方图的核心工具，支持单通道和多通道图像，并允许用户指定多种参数。直方图的应用包括直方图均衡化、直方图比较和直方图反向投影，这些技术在图像增强、对象识别和图像分割中非常有用。掌握直方图的使用可以显著提升图像处理的能力。
OpenCV下安装opencv_contrib 扩展模块进行人脸特征识别mingw32
qq_40326539的博客
05-16 331
由于我本地安装是OpenCV4.9版本的。这个版本cv::face已经被移除，无法进行人脸识别，如果需要的话，就得单独安装opencv_contrib模块，
OpenCV 图像读取与显示
青春有梦，且行且学习！
05-20 908
OpenCV 图像读取与显示
opencv的图像卷积
m0_54069809的博客
05-21 686
图像卷积是计算机视觉和图像处理中的基础操作，通过将核（Kernel）应用于图像的每个像素来修改或增强图像。OpenCV 提供了 cv::filter2D 函数来实现二维卷积，允许用户自定义卷积核并应用于输入图像。卷积核的不同设计可以实现多种效果，如模糊、锐化、边缘检测等。边界处理在卷积操作中至关重要，OpenCV 提供了多种边界处理模式以避免图像边缘产生伪影。理解卷积核的设计和边界处理方式，对于有效利用 OpenCV 进行图像处理至关重要。
笔记本电脑deepseek本地部署教程
02-17
### 如何在本地笔记本电脑上部署DeepSeek #### 选择合适的版本 对于希望在本地环境中运行 DeepSeek 的用户来说，选择适合硬件条件的模型至关重要。不同版本的 DeepSeek 对计算机资源有不同的需求，尤其是显存大小。例如，在提供的案例中，有多种版本可供选择，其中1.5b 版本被证明是一个较为轻量的选择[^3]。 #### 准备环境 确保操作系统支持并已安装必要的依赖库和框架来支撑 DeepSeek 运行。通常这涉及到 Python 环境以及特定于项目的其他软件包。虽然具体步骤可能因个人设置而异，但从描述来看，整个过程非常简便，几乎不需要额外的操作就可以完成准备阶段的工作[^1]。 #### 下载与安装 访问官方渠道获取最新发布的 DeepSeek 安装文件或脚本。按照指引说明执行命令即可启动自动化的安装流程。此过程中会自动检测系统配置，并推荐最适合当前设备性能表现的最佳实践方案[^4]。 #### 配置参数优化 为了使 DeepSeek 更好地适应用户的实际应用场景，可以调整一些默认设定以提高效率和服务质量。比如通过调节缓存机制、索引策略等方面实现更高效的查询响应速度；利用其强大的自然语言处理能力构建个性化的知识管理体系结构，从而更好地服务于日常的信息检索工作[^2]。 ```bash # 假设这是用于初始化环境的一个简单的 shell 脚本片段 pip install -r requirements.txt python setup.py develop ```
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