如何搭建本地deepseek

方案一：基于Ollama的快速部署（适合无编程基础用户）

安装Ollama
Windows系统：访问Ollama官网下载.exe安装包，双击安装 。
Linux/Mac系统：终端运行命令：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
安装完成后，终端输入 ollama list 验证是否成功 。

下载DeepSeek模型
根据硬件配置选择模型版本（如8B、1.5B等），运行命令：
ollama pull deepseek-r1:8b # 示例：8B版本
模型会自动从Ollama仓库下载 。

运行模型
ollama run deepseek-r1:8b
启动后可直接在终端与DeepSeek交互 。

可选：WebUI客户端
安装Chrome浏览器，下载插件 Page Assist（需开启开发者模式） 。
在插件中选择模型为DeepSeek-R1，设置Embedding Model为同一模型，保存后即可通过浏览器提问 。

方案二：代码库克隆与Python环境部署（适合开发者）

安装依赖
确保已安装 Python 3.8+ 和 Git 。

克隆代码库

git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git
进入项目目录：cd deepseek 。

创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows用 venv\Scripts\activate
安装依赖库
pip install -r requirements.txt
配置数据库
编辑 settings.py 文件，按需设置数据库连接（如SQLite或MySQL） 。

启动服务

python manage.py runserver
访问 http://127.0.0.1:8000 即可使用本地DeepSeek 。

方案三：第三方平台一键部署（简化流程）

使用LagoFast平台

访问LagoFast，搜索“DeepSeek”，选择“一键部署”工具。
根据本地环境设置参数（如CPU/GPU资源），完成安装后通过终端交互 。
迅雷安装包直装（适合Windows用户）

下载地址：
https://pan.xunlei.com/s/VOIKUWOsZYP5QNdpQ67lduhpA1?pwd=r3xf
解压后运行安装程序，按提示完成部署 。

方案四：IDE集成（适合编程场景）

PyCharm + CodeGPT插件

安装PyCharm专业版，下载 CodeGPT 插件。
安装Ollama并拉取模型（如deepseek-r1:1.5b）。
在PyCharm中配置Ollama路径，即可通过侧边栏与DeepSeek交互 。
**

VSCode集成

**

安装 Ollama扩展，运行命令 ollama run deepseek-r1:8b。
在VSCode中直接调用模型辅助编程 。
安装包与资源汇总
Ollama官网：https://ollama.com/
DeepSeek代码库：https://github.com/deepseek/deepseek
迅雷安装包：https://pan.xunlei.com/s/VOIKUWOsZYP5QNdpQ67lduhpA1 ?pwd=r3xf
WebUI插件：Chrome商店搜索 Page Assist

注意事项

硬件要求：

8B模型需至少16GB内存，无GPU可运行CPU版本但速度较慢 。
1.5B模型适合低配电脑，响应时间1-2秒 。
常见问题：

端口冲突：修改settings.py 中的端口号或关闭占用程序 。
依赖安装失败：使用镜像源（如pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ） 。
下载慢：通过LagoFast或迅雷加速 。
以上方案可根据需求选择，推荐新手优先使用Ollama或迅雷安装包，开发者则适合代码库部署。

♯ 如何在不同操作系统上安装和配置Ollama？

如何在不同操作系统上安装和配置Ollama
Ollama 是一个支持多平台的大型语言模型交互工具，适用于 Windows、macOS、Linux 以及 Docker 容器。以下是详细的安装和配置步骤：

1. Windows 系统
下载安装包：

访问 Ollama 官网（https://ollama.com ）或 GitHub 代码仓库（https://github.com/ollama/ollama ）。
下载 OllamaSetup.exe 文件。
安装 Ollama：

双击下载的文件，点击“Install”开始安装。
安装完成后，右下角托盘会显示 Ollama 图标。
验证安装：

按下 Win+R 键，输入 cmd 打开命令行窗口。
输入 ollama --version，如果显示版本号（如 0.5.7），则安装成功。
配置环境变量：

设置 OLLAMA_MODELS 环境变量，指定模型文件的存放目录。建议不要放在 C 盘。
设置 OLLAMA_HOST 环境变量，允许其他电脑访问 Ollama（默认为 0.0.0.0）。
设置 OLLAMA_PORT、OLLAMA_ORIGINS、OLLAMA KEEPALIVE、OLLAMA_NUM PARALLEL、OLLAMA_MAX Queue 等参数。
运行 Ollama：

使用命令行语句 ollama serve 启动 Ollama。
检查端口冲突问题，确认端口 11433 被占用，并检查进程 11433 的状态。
运行命令 ollama -h 查看帮助信息。
其他配置：

关闭 Ollama 的开机自启动功能，可以通过删除特定路径下的快捷方式文件实现。
设置 OLLAMA_HOST 环境变量，允许其他电脑访问 Ollama。
2. macOS 系统
下载安装包：

访问 Ollama 官网（https://ollama.com ）或 GitHub 代码仓库（https://github.com/ollama/ollama ）。

下载 macOS 安装包

。
安装 Ollama：

双击下载的文件，按照提示完成安装。
安装完成后，可以通过菜单栏图标或终端命令启动 Ollama。
验证安装：

打开终端，输入 ollama --version，如果显示版本号，则安装成功。
配置环境变量：

设置 OLLAMA_MODELS 环境变量，指定模型文件的存放目录。
设置 OLLAMA_HOST 环境变量，允许其他电脑访问 Ollama。
设置 OLLAMA_PORT、OLLAMA_ORIGINS、OLLAMA KEEPALIVE、OLLAMA_NUM PARALLEL、OLLAMA_MAX Queue 等参数。
运行 Ollama：

使用命令行语句 ollama serve 启动 Ollama。
检查端口冲突问题，确认端口 11433 被占用，并检查进程 11433 的状态。
运行命令 ollama -h 查看帮助信息。
3. Linux 系统
下载安装包：
使用 curl 命令下载安装脚本：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | bash
安装 Ollama：
添加用户权限：
sudo usermod -aG ollama $USER
启动服务：
sudo systemctl start ollama
验证安装：

打开终端，输入 ollama --version，如果显示版本号，则安装成功。
配置环境变量：

设置 OLLAMA_MODELS 环境变量，指定模型文件的存放目录。
设置 OLLAMA_HOST 环境变量，允许其他电脑访问 Ollama。

♯ DeepSeek模型的不同版本（如8B、1.5B）对硬件的具体要求是什么？

DeepSeek模型的不同版本（如8B、1.5B）对硬件的具体要求如下：

DeepSeek-R1-1.5B
参数量：1.5亿
显存需求（FP16） ：3GB
推荐GPU：GTX 1650（4GB显存）
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成、嵌入式系统。
DeepSeek-R1-7B
参数量：70亿
显存需求（FP16） ：14GB
推荐GPU：RTX 3070/4040
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：中等规模，适用于大多数通用任务。
DeepSeek-R1-8B
参数量：80亿
显存需求（FP16） ：8GB
推荐GPU：RTX 3060（12GB）或更高
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：性能略强于7B模型，适合更高精度需求的任务。
DeepSeek-R1-14B
参数量：140亿
显存需求（FP16） ：32GB
推荐GPU：i9-13900K或更高
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：更复杂的任务，资源需求较高。
DeepSeek-R1-32B
参数量：320亿
显存需求（FP16） ：64GB
推荐GPU：A100 2张或更高
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：更复杂的任务，资源需求较高。
DeepSeek-R1-70B
参数量：700亿
显存需求（FP16） ：240GB
推荐GPU：A100 8+张或更高
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：非常复杂的任务，资源需求极高。
DeepSeek-R1-671B
参数量：6710亿
显存需求（FP16） ：未明确提及
推荐GPU：未明确提及
多卡支持：支持
量化支持：支持
适用场景：最复杂的任务，资源需求极高。
总结
不同版本的DeepSeek模型对硬件的要求差异显著。1.5B版本适合低配硬件和简单任务，而671B版本则需要极高的计算资源和显存。

♯ 在使用DeepSeek时，如何解决常见的端口冲突和依赖安装失败问题？

在使用DeepSeek时，常见的问题包括端口冲突和依赖安装失败。以下是一些详细的解决方法：

1. 解决端口冲突问题
端口冲突是指在运行DeepSeek时，所需的端口被其他服务占用。这会导致部署失败或运行不稳定。以下是解决端口冲突的方法：

检查并关闭占用端口的服务：

使用命令 netstat -ano | findstr “端口号” 查找占用端口的进程。
使用命令 taskkill /PID 进程ID /F 强制结束该进程。
或者修改DeepSeek的配置文件，将默认端口更改为未被占用的端口。例如，如果8000端口被占用，可以将DeepSeek的端口改为8080或其他未被占用的端口。
使用Ollama工具：

在使用Ollama工具进行本地部署时，如果遇到端口占用问题，可以在任务管理器中找到并禁用占用端口的Ollama进程，然后重新部署模型。
2. 解决依赖安装失败问题
依赖安装失败通常是因为缺少某些库或版本不兼容。以下是解决依赖安装失败的方法：

确保Python和pip已正确安装：

确保系统中已安装Python 3.8及以上版本。
使用命令 python -m pip install --upgrade pip 升级pip。
安装缺失的依赖库：

使用命令 pip install -r requirements.txt 安装所有必需的库。
如果某些库无法安装，可以尝试手动安装缺失的包，例如 pip install --no-index --find-links=/offline包路径 。
检查Python版本和CUDA版本：

确保Python版本与DeepSeek要求的版本一致。
检查CUDA版本是否与PyTorch版本匹配。可以使用命令 nvcc --version 和 torch.cuda.is _available() 来验证。
处理版本兼容性问题：

如果遇到版本兼容性问题，可以查阅官方文档或社区论坛寻求解决方案，有时可能需要回滚到更早的版本。
3. 其他常见问题及解决方法
网络连接不稳定：

在国内环境下，下载模型或安装依赖时可能会遇到网络连接不稳定的问题。可以尝试更换镜像源或使用加速器。
内存不足：

加载大模型或进行高并发推理时，可能会遇到内存不足的问题。可以尝试减少模型大小或提升机器配置。
DNS问题：

如果出现“Error: Read response from tcp://127.0.0.1:49245->127.0.0.1:49210: wsarecv: An existing connection was forcibly closed by the remote host.”的错误，可能是DNS问题。可以将系统DNS改为8.8.4.4。

♯ 如何通过LagoFast平台一键部署DeepSeek，并配置WebUI客户端？

要通过LagoFast平台一键部署DeepSeek，并配置WebUI客户端，可以按照以下步骤进行：

1. 通过LagoFast平台一键部署DeepSeek
访问LagoFast平台：

打开浏览器，访问LagoFast平台的官方网站或应用。
搜索DeepSeek：

在LagoFast平台上搜索“DeepSeek”。
选择一键部署功能：

找到DeepSeek的相关页面，点击“一键部署”按钮。
选择安装选项：

根据本地环境选择合适的安装选项。例如，可以选择适合的模型版本（如1.5B、7B或8B）和存储位置（如M.2固态硬盘）。
完成安装：

点击“一键部署”按钮，LagoFast平台会自动配置网络环境并下载所需的模型文件。安装完成后，会弹出命令提示符，显示下载和安装的进度。
终端交互：

安装完成后，可以通过终端与DeepSeek-R1进行交互，输入命令进行数据处理和问题分析。
2. 配置WebUI客户端
下载并安装Chrome浏览器：

如果尚未安装Chrome浏览器，请先下载并安装。
下载并安装Page Assist插件：

打开Chrome浏览器，访问Chrome Web Store，搜索“Page Assist”插件并下载安装。
配置WebUI客户端：

打开Page Assist插件，确保其运行状态为“在线”。
在Page Assist插件中选择左上角的“模型选择”，从下拉列表中找到并选择“DeepSeek-R1”模型。
在“RAG设置”页面中，将嵌入模型设置为“DeepSeek-R1”。
保存设置后，即可在WebUI端使用DeepSeek进行处理和分析数据。
3. 使用WebUI客户端
打开WebUI客户端：

打开Chrome浏览器，访问WebUI客户端的地址（通常为LagoFast平台提供的URL）。
登录并使用：

登录WebUI客户端，输入必要的信息（如用户名和密码）。
在WebUI界面中，可以使用DeepSeek进行各种任务，如代码生成、解释、调试、搜索及智能聊天等。
注意事项
网络优化：为了确保DeepSeek运行流畅，建议使用奇游加速工具优化网络环境。
**硬件要求：**根据所选模型的大小，确保本地硬件（如CPU、GPU和内存）满足要求。
备份数据：在进行任何操作前，建议备份重要数据，以防意外情况发生。

♯ 对于开发者，如何在PyCharm或VSCode中集成DeepSeek，具体步骤和插件安装指南是什么？

对于开发者，如何在PyCharm或VSCode中集成DeepSeek，具体步骤和插件安装指南如下：

在PyCharm中集成DeepSeek
1. 确保环境准备
确保已安装PyCharm 2023.2或更高版本，以及CodeGPT插件的最新版本。
2. 安装CodeGPT插件
打开PyCharm，依次点击菜单栏中的 File > Settings（Windows/Linux）或 PyCharm > Preferences（macOS）。
在左侧导航栏中选择 Plugins。
在搜索栏中输入 CodeGPT，找到插件后点击 Install 进行安装。
3. 注册DeepSeek并获取API Key
访问DeepSeek官网，创建一个账户并记录API key。
4. 配置CodeGPT
在PyCharm中安装CodeGPT插件后，需要配置CodeGPT。
CodeGPT的配置包括聊天功能和编程功能的接口配置。具体配置需根据接口文档进行，编程功能的配置同样需遵循特定的接口格式。
5. 启用DeepSeek插件
安装完成后，可以在PyCharm的右下角看到一个 Continue 图标，点击该图标即可启用DeepSeek的AI编程功能。

## 在VSCode中集成DeepSeek

1. 确保环境准备
确保已安装VSCode，并且安装了必要的Python库。通常通过执行 pip install -r requirements.txt 来完成所有必需包的下载与安装工作。
2. 安装Continue插件
打开VS Code，点击左侧的“扩展”图标（Extensions）。
在搜索框中输入“DeepSeek Continue”，找到对应插件并点击“安装”。
3. 配置Continue插件
安装完成后，点击VS Code右下角弹出的Continue图标，打开Continue的设置界面。
在设置界面中输入API Key（通过DeepSeek官网获取或第三方授权平台获取），并选择所需的AI模型和辅助功能。
4. 启用Continue插件
配置完成后，重启VS Code以激活Continue插件。
集成DeepSeek的具体步骤总结
PyCharm集成步骤：
安装CodeGPT插件。
注册DeepSeek并获取API Key。
配置CodeGPT插件。
启用DeepSeek插件。
VSCode集成步骤：
安装Continue插件。
配置Continue插件。
启用Continue插件。
通过以上步骤，开发者可以在PyCharm或VSCode中成功集成DeepSeek，利用其强大的AI编程辅助功能，提高编程效率和代码质量。