DeepSeek本地部署详细指南,保姆级教程,以常用的7b为例

完全本地部署DeepSeek-R1

1.1 安装Ollama

DeepSeek是非常优秀的国产大模型,如果需要在本地部署,则需要借助OllamaOllama 是一个开源框架,用于在本地轻松运行和部署大型语言模型。官方网址:https://ollama.com/以下是安装Ollama的步骤:

1.访问Ollama官网:前往Ollama官网,点击“Download”按钮。

2.下载安装包:根据操作系统选择对应的安装包。下载完成后,打开安装文件并按照提示完成安装。

3.验证安装:安装完成后,打开终端输入以下命令,检查Ollama版本:

ollama --version

如果输出版本号(例如ollama version is 0.5.11),则说明安装成功。

1.2 下载并部署deepseek模型

1.2.1 进入ollama官网,点击Models,可以看到ollama支持很多开源模型:

1.2.2 点击deepseek-r1

1.2.3 选择合适的参数,复制部署deepseek所需要的命令

1.2.4 回到终端,把复制的命令粘贴进去,回车。然后耐心等待下载过程。需要等待较长时间,安装完成后可以看到success单词提示。

1.2.5 输入命令:ollama run deepseek-r1:7b就可以运行使用大模型。

2. 完全本地部署Anything-LLM

为了更方便使用,不再是命令提示符窗口使用,需要借助Anything-LLM改进,Anything-LLM官网:AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone

进入官网下载并安装。

安装完成后打开,点击这个图标运行:

选择安装好的模型,持续点击下一步,按提示填写所需信息。

进入界面,点击工作区的名字就可以进行对话:

界面颜色与中英文切换可以在设置里修改(工作台右下角“扳手”按钮)。

切换大模型方法:

### 本地部署671B DeepSeek所需的硬件配置 对于671B版本DeepSeek的大规模模型,在本地环境中的部署有特定的硬件需求。存储方面,由于该模型体积庞大,需要至少404GB的存储空间来容纳整个模型文件[^1]。 内存与处理器的选择同样重要。虽然具体数值未提及,通常处理如此大规模的数据集和模型参数,建议配备高性能多核CPU以及大量RAM(推荐最少128GB RAM)。此外,为了加速训练过程并提高效率,强烈建议使用具备强大计算能力的GPU支持,比如NVIDIA A100或V100这类高端显卡设备。 ### 软件依赖项 针对操作系统而言,Linux发行版通常是首选,因为其稳定性和对开发工具的良好兼容性。Python作为主要编程语言被广泛应用于AI领域项目中;因此,确保已安装适当版本(如Python 3.9+)是非常必要的。除此之外,还需要准备一系列库和支持包: - PyTorch 或 TensorFlow框架用于构建神经网络架构; - CUDA Toolkit 和 cuDNN 库以实现高效的GPU运算; - Docker 容器平台可以简化跨不同机器间的移植工作,并保持运行环境的一致性。 ### 部署步骤概览 #### 准备阶段 确认目标计算机满足上述提到的所有硬件条件之后,接下来要做的就是设置好基础的操作系统环境。这可能涉及到更新现有OS至最新状态、安装必要驱动程序(特别是图形适配器)、下载并编译源码等操作。 #### 环境搭建 建立虚拟环境或者利用容器技术创建隔离的工作区域能够有效防止冲突发生。通过pip命令或者其他方式获取所有必需的第三方模块后,按照官方文档指示调整各项配置选项直至完成初始化流程。 #### 模型加载与测试 最后一步则是实际上传并解压预训练好的671B DeepSeek权重文件到指定位置,随后编写简单的脚本来验证一切是否正常运作——如执行推理任务看看能否得到预期的结果输出。 ```bash # 下载模型权重文件 wget https://example.com/path_to_671b_model_weights.tar.gz # 解压缩文件 tar -xzvf path_to_671b_model_weights.tar.gz -C /target_directory/ # 测试模型推断功能 python test_inference.py --model_path=/target_directory/weights/ ```
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