deepseek本地部署+数据投喂

已于 2025-02-07 16:10:27 修改
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文章标签： ai
于 2025-02-07 15:37:09 首次发布
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版权

1、安装ollama

2、安装可视化界面

https://github.com/open-webui/open-webui

启动

open-webui serve

3、安装deepseek-r1,1.5b版本

ollama run deepseek-r1:1.5b

4、ollama里选择model-deepseek-r1,1.5b

showker
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DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程，建议收藏！
Sapphire521的博客
03-07 571
随着人工智能技术的日益普及，越来越多的开发者开始尝试在本地环境中部署AI模型并进行训练。DeepSeek，作为一款高效的AI推理和训练工具，提供了强大的功能支持，包括模型的本地部署、WebUI可视化界面以及数据投喂训练等。然而，对于新手开发者来说，如何在本地环境中快速部署DeepSeek，如何通过WebUI可视化界面进行模型管理，以及如何将数据投喂训练AI，仍然是一个亟待解决的问题。对于新手开发者来说，DeepSeek提供的简单易用的接口和高效的训练流程，使得AI模型的训练和推理变得更加高效和便捷。
开放式创新：DeepSeek本地部署与数据投喂全流程解析
s13596191285的博客
03-28 134
本文通过对DeepSeek平台的深入剖析，结合本地部署与数据投喂技术，提出了一种全新的数据流动机制，旨在解决数据隐私、计算资源消耗与高效学习之间的平衡。近年来，人工智能的应用逐渐渗透至各行各业，然而，在深度学习与机器学习技术广泛应用的同时，本地部署和数据投喂流程的优化也成为了智能应用推广的瓶颈。创新性的地方在于DeepSeek采用了“数据流动机制”，通过智能化的数据投喂算法，根据训练进度动态调整数据输入频率和数据量，从而实现更高效的训练过程。数据投喂是指在训练过程中将外部数据输入到深度学习模型中的过程。
如何给本地部署的 DeepSeek-R1投喂数据
m0_65555479的博客
02-10 3618
通过结合 DeepSeek-R1 和 AnythingLLM，我们能够搭建出一个高效且个性化的 AI 知识管理系统。虽然初期搭建可能需要一些时间和精力，但一旦系统运行起来，其带来的效率提升和便捷体验将远超预期。建议在实践中不断摸索和调整，找到最适合自己的配置和使用方式。
Deepseek本地化部署指南
weixin_42518660的博客
02-02 4818
Deepseek本地化部署指南，chrome插件webUI
本地部署DeepSeek大模型+数据投喂教程
u012700200的博客
02-13 3542
在D盘新建一个文件夹命名为Ollama，然后打开系统环境变量，新建变量名：OLLAMA_MODELS 变量值：D:\Ollama，设置完成后重启电脑。deepseek-r1模型下载完成后（提示success即是下载完成），在CMD新窗口中输入命令ollama pull nomic-embed-text回车下载nomic-embed-text嵌入式模型（后面做数据投喂步骤会用到）。本地安装到D盘，点击下一步，安装中…，安装到提示下载ollama_lib.zip可点击取消，不然要等很久时间才能下载完成。
DeepSeek本地部署+投喂数据训练AI教程！！
热门推荐
2301_76168381的博客
02-05 12万+
DeepSeek-R1，是深度求索（DeepSeek）研发的推理模型，本地部署后完全免费，无使用次数限制。DeepSeek-R1采用的大规模强化学习技术，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。DeepSeek-R1系列模型（1.5b~671b）开源且免费，进一步降低了AI应用门槛，赋能开源社区发展。使用教程❶Win版安装教程（Ollama+AnythingLLM安装、DeepSeek模型下载）❷Mac版安装教程（Ollama+AnythingLLM安装、DeepSeek模型下载）
DeepSeek 模型本地部署与数据投喂训练全攻略
chinansa的博客
02-14 5728
确保设备满足一定硬件条件：显卡需 GTX 1060（6GB）及以上，推荐 RTX3060 及以上，以保证模型运行时的图形处理能力；内存容量至少 8GB，推荐 16GB 及更高，为模型运行提供充足的内存空间；存储空间方面，C 盘需剩余 20GB，推荐使用 NVMe 固态硬盘，提升数据读写速度。
如何给本地部署的DeepSeek投喂数据，让他更懂你
再小的帆也能远航，把分享变成一种习惯
02-14 3550
在上一篇文章中，我们说了怎么在本地部署DeepSeek。对本地部署DeepSeek感兴趣的小伙伴看过来。本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！话说回来了，为啥要本地部署呢？① 在使用DeepSeek中，经常会出现服务器繁忙，请稍后再试。② 不想让个人隐私数据暴露出去③ 可以将各种格式的文件，如pdf、csv、txt、md 格式的数据投喂给它。比如你想让DeepSeek了解你的公司业务，就把相关的文档上传给它。DeepSeek就能吃下你给它的各种“知识大餐”，然后变得更聪明,更懂你。
DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程.pdf
02-10
从本地部署到WebUI可视化，再到数据投喂训练AI，每一步都至关重要。用户在操作过程中，还需要注意可能遇到的OCR扫描文字错误问题，并进行适当的理解和修正，以保证整个流程的顺畅。 在本地部署AI模型时，我们需要...
DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程
03-08
本文将详细介绍DeepSeek的本地部署步骤，WebUI的可视化操作，以及如何使用数据投喂对AI进行训练。 首先，要实现DeepSeek的本地部署，第一步是安装Ollama，它能够在本地运行和管理大型模型。可以通过访问Ollama的...
AI 训练必备：DeepSeek 本地部署与数据投喂全解析
最新发布
s13166803785的博客
03-28 392
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，深度学习模型的训练已经成为AI应用的核心。然而，大多数AI开发者在进行深度学习模型训练时，面临着如何高效、安全地进行数据管理和模型部署的挑战。本文将全面解析DeepSeek框架的本地部署和数据投喂方法，探讨其在实际训练中的优势与创新，帮助开发者在本地环境中高效实现AI模型训练。DeepSeek是一个高效的AI框架，专为解决深度学习模型训练中的数据处理和资源管理问题而设计。
DeepSeek本地部署&数据投喂
思月行云
02-11 949
DeepSeek-R1，是深度求索（DeepSeek）研发的推理模型，本地部署后完全免费，无使用次数限制。2.通过终端分别安装deepseek-r1与nomic-embed-text模型，注意两个模型若是一起下载会报错，建议一个模型下载完成后，再开一个终端窗口下载。若打开软件为英文，参考Win版第17步设置。1.在软件设置里面，LLM首选项界面，提供商选择Ollama，Ollama Model选择你前面下载的DeepSeek-R1系列模型1.5b~671b，然后点击Save changes。
公司数据不泄露，DeepSeek R1本地化部署+web端访问+个人知识库搭建与使用，喂饭级实操教程，老旧笔记本竟跑出企业级AI
m0_63171455的博客
01-31 3万+
目前Ollama支持macOS、Linux、Windows，选择相应的系统，macOS和Windows直接下载，Linux系统需要执行下面命令：荣姐这次选择Windows本地下载，直接安装即可。点击Models，第一条就是deepseek-r1模型。或者搜索框输入模型名称进行搜索。点击进去后，查看各个模型，不同模型执行的命令不同，最后部分看你选择的参数模型。7b命令：ollama run deepseek-r1:7b1.5b命令：ollama run deepseek-r1:1.5b。
上手DeepSeek大模型：本地化安装部署，确保数据不泄露
大龙谈智能内容
02-01 4006
过年前DeepSeek横空出世，在世界范围内掀起AI狂潮，成了大家茶余饭后的话题。对于普通人怎样使用这个大模型呢？这篇文章来上手实践。
最新DeepSeek本地化部署+投喂数据（超详细-保姆级）技术篇（一）
quailchivalrous的博客
03-07 1423
史上最简单DeepSeek本地化部署+投喂数据！纯纯保姆级！可以训练出专属你的AI助手
如何给本地部署的DeepSeek投喂数据，让他为你所用！
weixin_42562567的博客
02-25 1395
在上一篇文章中，我们说了怎么在自己的电脑上部署DeepSeek。对本地部署DeepSeek感兴趣的小伙伴看过来。
deepseek本地部署+投喂数据
02-19
### DeepSeek 本地部署教程 #### 安装 Ollama 工具 为了简化管理和运行 DeepSeek 模型的过程，推荐使用名为 Ollama 的轻量级工具[^1]。该工具可以方便地处理模型的下载、配置以及启动。 #### 准备工作环境 确保...
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