本地部署deepseek

一、安装ollama

官网地址:https://ollama.com/

下载后点击下一步、下一步,完成安装。

打开CMD。验证安装情况

二、安装部署Deepseek

官网地址:https://ollama.com/library/deepseek-r1:7b

根据自己电脑显卡配置选择对应版本

经测试1.5b,集成显卡首选,独显可以使用7B,8B,4070以上可以用14B。

返回CMD对话框,粘贴下载命令,等待完成,网络畅通情况下,大约40分钟。

安装完成之后,可以进行使用了

经过测试,速度还是很快。

三、可视化交互 chatboxai

登录官网,https://chatboxai.app/zh,经测试外网环境下,下载速度很快,内网下载得一天。。。

点击下一步、下一步,完成安装,如图所示

选择模型提供方为OLLAMAAPI,模型下拉选择你安装的DEEPSEEK版本

保存后使用。

感觉1.5b已经够用,nice~

本地部署 DeepSeek 大语言模型涉及多个步骤和技术细节,虽然当前提供的引用主要集中在二叉排序树的数据结构及其操作上[^1],但可以结合其他专业知识来解答此问题。 以下是有关如何在本地部署 DeepSeek 的详细说明: ### 1. 安装依赖环境 为了运行 DeepSeek 模型,首先需要安装必要的 Python 库和其他工具。通常情况下,官方文档会提供详细的依赖列表以及推荐的虚拟环境配置方法。可以通过以下命令设置基础环境: ```bash pip install deepseek==<version> ``` 如果使用 Conda 虚拟环境,则建议按照如下方式进行初始化: ```bash conda create -n deepseek-env python=3.9 conda activate deepseek-env pip install deepseek ``` 上述过程可能还需要额外安装 GPU 支持库(如 CUDA 和 cuDNN),具体取决于硬件条件和目标性能需求[^4]。 ### 2. 下载预训练权重文件 DeepSeek 提供了一系列不同规模大小的变体版本,每种都有对应的参数量级与应用场景适配度差异。用户可以从其官网或者 Hugging Face Model Hub 获取最新发布的 checkpoint 文件链接地址并下载至本地目录下保存备用。 例如执行下面脚本完成自动拉取任务: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "deepseek/large" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) model.save_pretrained("./local_model_directory") ``` 注意:由于部分超大规模模型体积庞大,在网络带宽有限的情况下手动分批传输可能是更高效的选择之一[^5]。 ### 3. 配置推理服务接口 一旦完成了前两步准备工作之后,下一步就是构建 RESTful API 或 WebSocket 实现外部调用支持功能模块开发工作了。Flask/Django 这样的轻量化框架非常适合快速搭建原型系统测试效果;而对于生产环境中高并发请求处理场景而言,则更适合采用 FastAPI + Uvicorn 组合方案提升整体效率表现水平。 示例代码片段展示了一个简单的 HTTP POST 方法实现逻辑样例: ```python import torch from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from transformers import pipeline class InputText(BaseModel): text: str app = FastAPI() generator = pipeline('text-generation', model="./local_model_directory") @app.post("/generate/") async def generate_text(input_data: InputText): result = generator(input_data.text, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"] return {"output": result} ``` 启动服务器端监听指定 IP 地址及端口号即可对外提供在线预测能力访问权限控制机制设计需另行考虑安全性因素影响范围界定等问题[^6]。 --- #### 问题
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