DeepSeek + Cherry Studio 本地部署

已于 2025-02-21 15:13:44 修改
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于 2025-02-21 15:12:18 首次发布
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DeepSeek + Cherry Studio 本地部署

部署步骤

1 下载安装 Ollama

访问官网：
https://ollama.com/
在这里插入图片描述

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安装文件 OllamaSetup.exe 大约745MB。
注：如果下载过于缓慢可以使用迅雷之类的加速下载(将软件打包放网盘了，有需要的小伙伴可在文章末尾自取)。

下载完成之后是一个.exe的安装包，双击 OllamaSetup.exe 运行。
在这里插入图片描述

点击【Install】（这里需要注意的是，安装包是直接安装在C盘的，并不支持更改路径，因此C盘的空间必须要至少大于5GB的空余空间）。
在这里插入图片描述

2 检验 ollama 是否安装成功

安装完成之后不会有任何提示&#x

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DeepSeek本地部署+cherry studio本地知识库搭建
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1.下载并安装：ollama https://ollama.com/download 安装是否成功确认 管理员权限运行PowerShell： ollama -h 2.下载安装deepseek 管理员方式运行PowerShell，运行命令： ollama run deepseek-r1:7b 其他版本可选：https://ollama.com/library/deepseek-r1 3.命令行界面再次打开运行 管理员方式运行PowerShell 运行： ollama run deepsee
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备注：评论区回复“DeepSeek”，免费领取万字DeepSeek指南。看到这里，相信你已经找到最适合自己的 DeepSeek 个人知识库方案了。如果你和大多数人一样，选择使用官方 API ，那就不用再为性能和本地硬件资源发愁；如果你恰好有充足的算力和技术储备，本地部署也是个不错的选择。不过，在整个过程中，我想和你分享的不仅仅是这些技术细节。而是一个中国团队能做出世界级大模型，一个需要 +86 才能注册的大模型。很庆幸，我们能作为中国 AI 技术进步的见证人。当然，暂时的领先不是终点。
手把手教你在CherryStudio中用硅基流动部署本地化Deepseek
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DeepSeek+CherryStudio本地搭建：AI开发者的必备技能！
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火山引擎是字节跳动公司的大模型平台，现在刚刚推出DeepSeek api服务，用的人比较少，速度飞快，是我用过最快的DeepSeek API了
DeepSeek+Ollama+Cherry Studio 实现本地部署搭建知识库
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本文介绍了如何通过DeepSeek+Ollama+Cherry Studio 实现本地部署搭建知识库。
【deepseek】利用deepseek+cherry构建高效本地知识库
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项目简介本项目旨在开发一个高效、准确且用户友好的智能问答系统。该系统利用先进的向量化技术和深度学习模型来理解和回答用户的提问。通过整合多个模块的功能，系统能够从大量结构化或非结构化的数据中快速找到相关信息，并以自然语言的形式提供答案。项目流程用户通过“cherry”模块提交问题。提问被导入到“知识库”。知识库中的数据被转换为向量形式，并存储在“向量库”中。“cherry”模块对“向量库”进行查询，获取相关的信息。将原始问题、向量表示和相关知识整合在一起。
【DeepSeek】本地部署，保姆级教程
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这里检查失败了，因为本地安装模型是1.5b，这里输入模型的时候有写全：deepseek-r1:1.5b，这时候点击确定后显示连接成功。好在deepseek将模型开源，并且有已经量化到可以在我们本地电脑部署，本文我们介绍从PC端到手机端一站式部署deepseek。首先需要安装ollama，从官网https://ollama.com/下载对应系统的安装包安装即可。接下来下载cherry studio，官网下载地址：https://cherry-ai.com/。接下来可以在手机使用本地离线模型聊天了。
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deepseek R1模型的本地部署 || CherryStudio 超强Al训练工具 || 超快速上手体验
2301_81973788的博客
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