在Linux下部署DeepSeek,可以通过以下步骤进行:
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环境准备
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硬件要求:确保你的Linux服务器或电脑满足DeepSeek的硬件要求,包括至少4核的CPU(如Intel i5或更高)、推荐NVIDIA GPU(如RTX 3060或更高,支持CUDA加速)、16GB以上的内存以及至少20GB的可用存储空间1。
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软件要求:安装Linux操作系统(如Ubuntu 20.04)和Python 3.8或更高版本。如果使用GPU,还需要安装CUDA和cuDNN库,并确保其版本与PyTorch等深度学习框架兼容1。
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安装Ollama
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打开Ollama官网(ollama.com),下载与你的Linux系统对应的Ollama客户端版本23。
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使用命令行安装Ollama,例如通过curl命令下载并安装:
curl -sSfL https://ollama.com/download.sh | sh
4。 -
安装完成后,通过
ollama --version
命令验证Ollama是否安装成功4。
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下载并运行DeepSeek模型
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使用Ollama的命令行工具下载DeepSeek模型,例如:
ollama run deepseek-r1:32b
(这里的32b
表示320亿参数的模型,你也可以根据需要选择其他大小的模型,如1.5B、7B、8B等)34。 -
下载完成后,DeepSeek模型将自动启动,并可以在本地通过Ollama提供的接口进行推理操作4。
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(可选)配置远程访问
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如果你需要在远程访问Linux服务器上的DeepSeek模型,可以借助内网穿透工具(如贝锐花生壳)或异地组网工具(如贝锐蒲公英)来实现3。
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使用浏览器的Page Assist Web UI插件,你可以随时随地远程调用本地私有化部署的DeepSeek模型3。
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请注意,以上步骤可能因DeepSeek和Ollama的更新而有所变化。在实际部署过程中,建议仔细阅读DeepSeek和Ollama的官方文档,并根据实际情况进行调整和优化。