本地部署Deepseek R1模型,搭建个人知识库

简介

DeepSeek R1是DeepSeek公司于2025年1月发布的一代推理模型,旨在提升模型的推理能力,探索大语言模型在没有任何监督数据的情况下发展推理能力的潜力。基于DeepSeek-V3-Base模型,采用专家混合(MoE)架构,总参数量为671B,其中单个token的激活参数量仅37B。

DeepSeek R1与OpenAI-o1 模型各项性能指标对比:

由于deepseek R1模型最近国内非常的火爆,免费开源,可本地部署使用,本教程教大家如何本地使用deep seek R1模型和Cherry Studio构建个人知识库。

准备工作

1.本地部署,通过Ollama下载模型

点击【Ollama】前往下载Ollama,有多个操作系统可选择下载,我这里下载Windows版本。

下载安装后,点击模型查看deepseek R1模型相关下载说明,根据自身硬件选择合适的阉割版。

下载命令:

# 1.5B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 7B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:7b

# 8B Llama DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:8b

# 14B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:14b

# 32B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:32b

# 70B Llama DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:70b

win + R键打开终端,将下载命令复制到终端进行下载。

下载文本嵌入模型

在ollama搜索下载shaw/dmeta-embedding-zh文本嵌入模型。

同样在通过下载:

# 下载命令
ollama pull shaw/dmeta-embedding-zh

2.下载安装Cherry Studio

Cherry Studio ,一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。

部署本地知识库

1.模型设置

安装完成后,打开Cherry Studio,点击右下角进行设置,

2.添加知识库

添加新的知识库:

选择刚刚下载的文本嵌入模型:

添加文件,有多种类型文件。

测试

1.运行Ollama

win + R打开命令行,运行Ollama服务:

2.问答测试

参考链接

DeepSeek 官方文档

Cherry Studio官方说明文档

希望这篇博客对你有帮助!如果有其他问题,欢迎随时提问!

### DeepSeek-R1 本地部署知识库搭建指南 #### 环境准备 为了顺利进行 DeepSeek-R1本地部署,需遵循简易的三步流程来完成环境构建。此过程设计得非常直观,旨在让不同技术水平的人都能顺利完成设置工作[^1]。 #### 部署步骤详解 具体来说,在第一步中,用户需要准备好运行所需的硬件和软件条件;第二步涉及安装必要的依赖项和服务端口配置;最后一步则是启动服务并验证其正常运作状态。通过这三个阶段的操作,可以确保整个系统的稳定性和功能性得到保障。 对于希望进一步优化性能或减少资源占用的情况,可以选择使用蒸馏版本的模型——即 **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B** 。该版本不仅保持了原有功能特性,还实现了更高效的运算效率以及更低廉的成本投入[^2]。 #### 开启联网搜索及其他高级特性 一旦完成了基本的部署之后,还可以探索更多实用的功能选项。比如启用互联网搜索能力,这使得应用程序能够访问外部网络获取最新资讯和支持材料。此外,还包括但不限于支持多种文件格式解析(PDF, CSV, TXT, MD, DOCX),允许用户上传文档并与之互动交流等功能[^3]。 ```bash # 示例命令:假设已按照官方指导完成前期准备工作后执行如下指令以激活特定模块 sudo systemctl start deepseek-r1.service curl http://localhost:8080/api/v1/search?q=example&source=internet ``` #### 构建个性化知识库 针对企业级应用场景下的需求定制化开发,则可以通过集成第三方API接口或者自定义插件的方式扩展平台的核心服务能力。例如创建专属的知识管理体系,利用自然语言处理技术自动分类整理海量数据源,并提供精准检索体验给最终使用者。
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