linux环境下私有化部署deepseek步骤

在Linux下部署DeepSeek，可以通过以下步骤进行‌：

1. ‌环境准备‌

   • ‌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。

   • ‌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。

2. ‌安装Ollama‌

   • 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。

   • 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 | sh‌4。

   • 安装完成后，通过ollama --version命令验证Ollama是否安装成功‌4。

3. ‌下载并运行DeepSeek模型‌

   • 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。

4. ‌（可选）配置远程访问‌

   • 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。

   • 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。

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。