个人电脑上搭建 DeepSeek 私有化部署

已于 2025-02-12 14:22:48 修改
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于 2025-02-12 14:03:19 首次发布
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在个人电脑上搭建 DeepSeek 私有化部署，结合使用 Ollama、Chatbox 和 AnythingLLM 是一种高效的方式；
在这里插入图片描述

【实战篇】【从0到1：手把手教你玩转DeepSeek私有化部署与知识库融合训练】
再见孙悟空的专栏
02-20 1633
举个真实案例：某三甲医院想用AI辅助病历分析，但患者数据根本不可能上传公有云。他们最终选择在本地机房部署DeepSeek-7B基础模型，结合10年积累的电子病历库进行训练，不仅实现了诊断建议准确率提升37%，还完全符合《医疗数据安全管理条例》的要求。但真正的挑战在于——如何在保障安全可控的前提下，持续迭代出最适合自己业务场景的智能大脑。在ChatGPT掀起大模型热潮的今天，很多企业都在面临这样的困境：既想享受大模型的智能红利，又担心数据安全、合规审查、定制化需求得不到满足。
DeepSeek本地化部署指引，开启AI高效新体验
邓邓子的博客
02-05 1862
DeepSeek 的本地化部署为我们带来了诸多优势，让我们能够在保障数据安全和隐私的前提下，充分享受大语言模型带来的便利。通过本地化部署，数据无需上传至云端，大大降低了数据泄露的风险，同时也避免了网络波动对使用体验的影响，实现了离线可用，为用户提供了更稳定、更高效的服务。在部署过程中，我们详细了解了硬件和软件要求，并按照步骤成功安装了 Ollama 和 DeepSeek 模型，还通过 Chatbox 实现了可视化交互，进一步提升了使用的便捷性。
DeepSeek开启AI办公新模式，WPS/Office集成DeepSeek-R1本地大模型！
最新发布
专注分享技术、实用优质教程、资源
03-09 3315
DeepSeek开启AI办公新模式，WPS/Office集成DeepSeek-R1本地大模型！
DeepSeek安装部署和测试在个人电脑（Windows和Mac）
热门推荐
hellotzx的博客
01-30 4万+
想要深入了解大模型的原理，开发，应用，市场的，也欢迎关注留言，我的团队已经跑通了大模型对个人的市场，欢迎大家加入。后续我会把deepseek的模型训练复现的过程也写到这里，欢迎大家马克关注，也是对我的一种敦促。在mac上的实际测试，安装的是7b模型。除了了资源过载，电脑重启了，第一次碰见。他的回复比较慢，个人笔记本资源不够。问他一个简单问题，“你是谁”运行以上指令，进入以下模式。
DeepSeek本地化部署全攻略，轻松拥有专属 AI 助手
zhishi0000的博客
02-06 7857
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。2.页面下拉，根据自己电脑的配置选择合适的参数规模（7b 代表 70 亿参数，14b 代表 140 亿参数，参数越多，模型越大，效果理论上也会更好，但对电脑配置要求也更高），然后复制对应的下载命令。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
DeepSeek个人电脑一键部署教程
qq348806182的博客
02-03 1216
13955。
如何在自己电脑上私有化部署deep seek
qq_36053756的博客
02-05 8364
要在自己的电脑上私有化部署 DeepSeek，通常需要以下步骤：
DeepSeek私有化部署搭建、本地知识库、可联网查询RAG检索增强生成
hxbao的专栏
02-19 1700
以下为主界面功能介绍。选择好模型后即可开始对话。通过合理的RAG设置、知识库设置、提示词设置，可以将大模型AI训练成更符合自身需要、更加智能化的产品。相比于通用大模型更能满足私有、定制的需求。由于Cherry Studio、AnythingLLM在许多设置上与Page Assist相似，故下文将仅对软件主要设置进行介绍。
deepseek 本地私有化部署
花菜回锅肉的博客
02-06 1111
deepseek 目前有DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两个系列，DeepSeek-V3是由DeepSeek推出的一款拥有6710亿参数的专家混合（MoE）大语言模型，DeepSeek-R1是基于DeepSeek-V3-Base训练的高性能推理模型。这两个模型参数都非常大，性能也非常高，但部署成本非常高，对于小企业和个人不是很现实，但deepseek提供了蒸馏版本的小模型，但可以使用大模型的知识能力，对硬件配置要求较低。让用户以很低的成本，私有化部署大模型。
移动云电脑轻松搭建DeepSeek本地大模型
云擎未来 智信天下
02-07 6747
在4Q8C16G GPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用24%左右，GPU 占用24%左右，内存使用4.6G左右。在2Q4C8G GPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用57%左右，内存使用4.7G左右。在16C32G CPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用55%左右，内存使用5G左右。在8C16G CPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用50%左右，内存使用5G左右。4、按照上述配置，你将创建一个你自己的workspace，你可以对工作区进行一些设置。
本地部署deepseek搭建私有知识库超详细图文教程
02-11
该教程选用的DeepSeek版本为1.5b，其特点是占用资源较少，基本可以运行在任何个人电脑上，哪怕是配置较低的系统。然而，教程也建议用户根据自己的电脑配置情况，选择更加合适的模型版本，以获得更好的性能体验。 ...
Python这样接入DeepSeek，一般电脑也能很快跑，确实可以封神了！
算法channel
01-14 4223
你好，我是郭震今天这篇教程介绍个人电脑，接入大模型的搭建方法。1为什么要这么做？有哪些好处？首先，这种搭建方法在本地电脑也能流畅流行，因为使用了专家微调后的大模型，专门针对编程的，所以参数规模和计算资源消耗，都降到最小，一般电脑也能流畅的运行。如下图所示，我推荐的deepseek-coder编程大模型，参数尺寸只有776M，相比于通用大模型如qwen:7b和llama3:8b都有近5G的参数规模...
手把手教你私有化部署带聊天界面的DeepSeek-32b-----Linux版
ltbweber的博客
02-08 1576
手把手教你搭建基于Linux云服务的DeepSeek
DeepSeek爆火快来搭建私有ChatGPT
你好呀
01-08 2万+
在人工智能技术飞速发展的今天，搭建私有 ChatGPT 已成为许多企业和组织的优先选择。私有 ChatGPT 不仅能够提供与 OpenAI 的 ChatGPT 相媲美的强大文本生成和对话能力，还具备数据隐私保护、定制化开发、高性能运行等独特优势。通过私有化部署，企业可以完全掌控自己的数据和模型，避免敏感信息泄露，同时根据自身需求定制专属的 AI 助手，提升业务效率和用户体验无论是通过微调现有模型，还是基于开源框架（如 FastGPT、LLaMA）进行二次开发，都可以快速构建属于自己的智能对话系统。
DeepSeek介绍与部署
super_mochi1
01-28 1万+
DeepSeek 是一家由中国知名量化私募巨头幻方量化创立的人工智能公司，致力于开发高效、高性能的生成式 AI 模型。自2023年7月成立以来，DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展，推出了多个引人注目的开源模型，包括 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。成立时间：2023年7月17日母公司：幻方量化，一家规模超过百亿的私募量化基金，为DeepSeek提供了坚实的资金支持。
Deekseep本地部署（含chatbox美化教程）
weixin_63608831的博客
02-08 7588
版本查看。
手摸手系列之 DeepSeek-R1 开源大模型私有化部署解决方案
The man was lazy and left no message
01-31 2433
总得来说，通过 Ollama 私有化部署本地大模型非常简单，如果你的电脑配置较高也可以运行参数量较大的模型。在完成本地部署后，能够开展诸多饶有趣味且颇具价值的事。例如，将其集成至 Cursor 之中，如此便能够拥有一款离线且免费的 AI 编程工具；还可以着手开发自动化工具，将其用作私人知识库。而且更关键的是，整个使用过程完全免费，即便处于断网状态也能正常使用。
部署私人版本的deepseek
qq_42119514的博客
02-17 518
其实现在市面上的ai模型有很多，像阿里的通义千问也是完全免费，并且官网访问也不卡，之所以deepseek现在突然火起来了，是因为，相比于ai回答的答案，ai的思考过程才是重点，而deepseek是目前唯一一个会把它思考过程给用户展示出来的，相比于答案，这个思考过程可能更值得我们学习。2.大厂的api部署：推荐，比如现在性价比比较高的是百度千帆，华为的硅基流动这两个，百度千帆我之前部署过，经常卡顿，推荐用华为的硅基流动。Deepseek的ai模型有很多，但是目前最强的ai模型是r1所以选择r1就行了。
电脑小白完成deepseek私有化部署的教程
02-27
### DeepSeek 私有化部署教程 对于希望在本地环境中私有化部署DeepSeek的用户来说，官方提供了一系列详细的指南和支持材料来简化这一过程[^1]。 #### 准备工作 确保目标机器满足最低硬件需求，并已安装必要的依赖项如Docker和NVIDIA驱动程序（如果使用GPU加速）。这些前置条件是成功运行任何大型语言模型的基础。 #### 获取镜像文件 通过访问官方仓库下载适用于特定平台的预构建容器镜像。这一步骤至关重要，因为正确的镜像能够显著减少配置时间和复杂度[^4]。 ```bash docker pull ollama/deepseek-r1:latest ``` #### 启动服务实例 利用上述获取到的镜像启动一个新的Docker容器。这里可以通过指定不同的环境变量来自定义行为，比如调整内存分配或设置监听端口等参数。 ```bash docker run -d --name=deepseek-instance \ -p 8080:8080 \ -e MODEL_SIZE=7b \ ollama/deepseek-r1 ``` 此命令创建了一个名为`deepseek-instance`的服务实例，在主机上的8080端口对外提供API接口；同时加载了大小为7Billion tokens的语言模型作为默认选项。 #### 验证部署状态 一旦完成以上操作，可通过浏览器或其他HTTP客户端工具向新建立的服务发送请求测试其响应情况。正常情况下应该能接收到预期的结果返回值。 ```python import requests response = requests.post( 'http://localhost:8080/v1/completions', json={ "prompt": "Once upon a time", "max_tokens": 50, } ) print(response.json()) ``` 这段Python脚本展示了如何调用刚刚搭建好的DeepSeek API来进行简单的文本补全任务。 #### 常见问题排查 遇到困难时不必担心，活跃的技术交流群组随时准备协助解决各类难题。无论是初次接触还是遇到了棘手错误，都可以在这里找到相应的解决方案[^3]。
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