Windows 本地化部署 DeepSeek

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文章标签： DeepSeek Ollama R1 8B 14B 本地化 AI 大模型
于 2025-02-23 14:11:53 首次发布
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Windows 本地化部署 DeepSeek

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Ollama 上可用的 DeepSeek 版本

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DeepSeek-R1

ollama run deepseek-r1:671b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek-R

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DeepSeek本地部署详细指南
m0_56896669的博客
02-01 14万+
通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
windows本地部署deepseek（小白详细教程版）
weixin_43837880的博客
02-16 1670
Ollama 是一个开源项目，专注于在本地运行大型语言模型（LLMs），尤其是 Meta 的 LLaMA 系列模型。它允许用户在个人计算机上部署和运行这些模型，无需依赖云端服务。本地运行：支持在本地设备上运行大型语言模型，保护隐私。开源：代码公开，用户可自由查看、修改和分发。多平台支持：兼容 macOS、Linux 和 Windows。模型支持：主要支持 Meta 的 LLaMA 模型，未来可能扩展至其他模型。易用性：提供简单接口，便于用户快速上手。隐私保护：适合处理敏感数据，避免上传至云端。
DeepSeek本地化部署（windows）
歪桃的博客
02-13 2390
通过在windows环境下本地化部署DeepSeek
断网可用！Windows 本地化部署 DeepSeek-R1 模型全攻略（Ollama + Open WebUI）
2303_77793708的博客
03-12 1125
🔥无需联网即可运行！手把手教您在 Windows 环境下，通过 Ollama 框架 离线部署 DeepSeek-R1 大语言模型，并集成 Open WebUI 可视化界面，实现私有 LLM 服务的本地化运行！
Windows本地部署DeepSeek模型指南
whm128的博客
03-13 1493
通过命令行指定目录，如：bash复制。
windows部署本地deepseek
xgysimida的博客
02-07 1030
近年来，人工智能领域呈现爆发式增长，深度学习等技术不断取得突破，在自然语言处理、图像识别等众多领域展现出巨大的应用潜力和商业价值，成为全球科技竞争的焦点。大语言模型作为人工智能的重要分支，发展迅速，OpenAI 的 GPT 系列等模型的成功，让业界看到了大语言模型在推动人工智能发展和应用变革方面的巨大力量，为DeepSeek的诞生提供了技术发展的大方向和参考范例。同时，随着硬件技术的不断进步，尤其是 GPU 等高性能计算芯片的发展，为大规模数据处理和复杂模型训练提供了强大的计算支持。
【windows】【保姆级教程】3步搞定DeepSeek本地部署
hao_kkkkk的专栏
02-14 1288
DeepSeek在2025年春节期间突然爆火出圈，推出了自研的千亿参数级大模型DeepSeek-R1，具备多模态理解、复杂推理和持续学习能力，支持长上下文处理（最高128K tokens）。但是在目前DeepSeek的网站中，极不稳定，总是服务器繁忙。这时候本地部署就可以有效规避问题。这里就要说到几个的使用途径,包括很多大模型的使用途径，都可以分为以下几种:首先你要搞清楚这三种使用方式的区别是什么,才能知道为什么需要本都去部署一个大模型的好处！这种方式也是很多人使用大模型的方式，就跟当初的差不多!网页版的使
本地化部署 DeepSeek 全攻略
菜狗小测试
02-08 3996
安装 transformers 库： 下载 DeepSeek 模型 访问 DeepSeek 官方模型下载地址，依据需求选择合适的模型版本。目前 DeepSeek 有不同参数规模的模型可选，如 DeepSeek-7B、DeepSeek-13B 等。 使用wget命令下载模型文件，示例如下： 下载完成后，解压模型文件： 部署步骤 创建项目目录：在本地创建新的项目目录，用于存放部署相关文件和脚本。 编写推理脚本：使用 Python 编写推理脚本，如inference.py。在脚本中导入必要库，加载 D
【DeepSeek】本地私有化部署 DeepSeek 模型教程
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DeepSeek 模型是一种强大的语言模型，本地私有化部署可以让用户在自己的环境中安全、高效地使用该模型，避免数据传输到外部带来的安全风险，同时也能根据自身需求进行定制化配置。本教程将详细介绍如何在本地进行 DeepSeek 模型的私有化部署。
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### DeepSeek在Windows上的本地化部署 对于希望在Windows操作系统上实现DeepSeek的本地化部署，可以采用Docker作为中间层来模拟Linux环境，因为官方提供的安装指南更倾向于Linux系统。通过这种方式可以在保持原有...
Windows本地部署DeepSeek-R1大模型实战：基于Ollama的极简指南
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准备训练数据（JSONL格式）{"text": "<用户指令>优化客服话术</指令><响应>..."}# 启动微调部署效果评估响应速度：CPU模式约15 tokens/s，RTX4090可达85 tokens/s内存占用：7B量化版约5.8GB，完整版需18GB知识截止：2023年10月（可通过微调更新）最佳实践建议日常使用选择4-bit量化版本复杂任务启用GPU加速长期运行建议配置为Windows服务敏感业务数据启用TLS加密传输。
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内容概要：本文档主要介绍了Intel Edge Peak (EP) 解决方案，涵盖从零到边缘高峰的软件配置和服务管理。EP解决方案旨在简化客户的入门门槛，提供一系列工具和服务，包括Edge Software Provisioner (ESP)，用于构建和缓存操作系统镜像和软件栈；Device Management System (DMS)，用于远程集群或本地集群管理；以及Autonomous Clustering for the Edge (ACE)，用于自动化边缘集群的创建和管理。文档详细描述了从软件发布、设备制造、运输、安装到最终设备激活的全过程，并强调了在不同应用场景（如公共设施、工业厂房、海上油井和移动医院）下的具体部署步骤和技术细节。此外，文档还探讨了安全设备注册（FDO）、集群管理、密钥轮换和备份等关键操作。 适合人群：具备一定IT基础设施和边缘计算基础知识的技术人员，特别是负责边缘设备部署和管理的系统集成商和运维人员。 使用场景及目标：①帮助系统集成商和客户简化边缘设备的初始配置和后续管理；②确保设备在不同网络环境下的安全启动和注册；③支持大规模边缘设备的自动化集群管理和应用程序编排；④提供详细的密钥管理和集群维护指南，确保系统的长期稳定运行。 其他说明：本文档是详细描述了Edge Peak技术及其应用案例。文档不仅提供了技术实现的指导，还涵盖了策略配置、安全性和扩展性的考虑，帮助用户全面理解和实施Intel的边缘计算解决方案。
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