XZ_Mac电脑上本地化部署DeepSeek的详细步骤

根据您的需求,以下是Mac电脑上本地化部署DeepSeek的详细步骤:

一、下载并安装Ollama

  1. 访问Ollama官网

  2. 下载Ollama

    • 在官网中找到并点击“Download”按钮,选择适合Mac系统的安装包进行下载。

  3. 安装Ollama

    • 下载完成后,双击下载的.zip文件解压。

    • 打开解压后的文件夹,将Ollama应用程序拖拽至“应用程序”文件夹中。

    • 安装完成后,在终端输入以下命令验证安装是否成功:

      bash复制

      ollama -v

      如果显示版本号,则表示安装成功。

二、下载并运行DeepSeek模型

  1. 选择模型版本

    • 在Ollama官网中搜索deepseek-r1模型,选择适合你电脑硬件配置的模型版本(如1.5b、7b、8b等)。

  2. 下载模型

    • 在终端中运行以下命令下载并运行模型,以1.5b模型为例:

      bash复制

      ollama run deepseek-r1
### 如何在电脑部署 DeepSeek #### 下载并安装 Ollama 为了能够在个人计算机上部署 DeepSeek,第一步是下载名为 ollama 的工具。Ollama 是用于管理和运行 DeepSeek 模型的关键组件之一[^1]。 ```bash # 假设通过命令行操作来获取ollama curl -fsSL https://get.ollama.com/install.sh | sh ``` #### 安装配置环境依赖项 确保操作系统已准备好支持 DeepSeek 所需的各种库和框架。这通常涉及到更新现有的包管理器以及安装特定版本的 Python 或其他必要的开发工具链。 对于 Linux 用户来说可能涉及如下命令: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip git make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \ libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev \ xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev ``` #### 获取 DeepSeek 并初始化项目结构 接着是从官方渠道克隆最新的源码仓库或者是直接下载预编译好的二进制文件来进行设置。如果选择前者,则还需要按照说明文档中的指示执行一系列初始化脚本以便建立正确的目录布局与默认参数设定。 假设使用 Git 来拉取最新代码: ```bash git clone https://github.com/deepseek-lm/DeepSeek.git ~/DeepSeek cd ~/DeepSeek ./init_project.sh ``` #### 启动服务端口监听及API接口访问测试 当一切准备就绪之后就可以尝试启动应用程序了。此时应该能够看到控制台输出有关于正在使用的硬件资源分配情况报告以及其他调试信息。与此同时还可以利用 Postman 等 HTTP 请求模拟工具向暴露出来的 RESTful API 发送请求以验证功能是否正常工作。 例如,在终端里输入以下指令开启后台进程: ```bash python3 main.py --mode=server & ``` 随后可以通过浏览器或者其他客户端发送 GET 请求至 `http://localhost:port/ping` 地址路径下查看响应状态码是否为 200 OK ,以此确认服务器已经正确上线并且处于待命接收任务的状态。 #### IDE 集成本地 DeepSeek 模型 最后一步则是考虑如何更方便地调用这些强大的机器学习能力。借助像 IntelliJ IDEA 这样的集成开发环境中插件的支持,开发者们可以轻松实现一键式加载自定义训练过的权重矩阵或是快速切换不同版本之间的差异对比等功能特性[^2]。
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