3分钟学会DeepSeek 本地部署教程，效果媲美GPT-4

最新推荐文章于 2025-03-18 13:36:51 发布
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分类专栏： AI 文章标签： 人工智能 DeepSeek
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DeepSeek使用Mac本地部署教程，效果媲美GPT-4

你还在忍受？DeepSeek 服务繁忙，服务崩溃的

需要： 安装一个Ollama

进入： https://ollama.com/
在这里插入图片描述

根据你的操作系统，选择对应的版本：

在这里插入图片描述

下载完成后，打开：

开始安装：如下，图标还是蛮好看的。点击Next

在这里插入图片描述

点击Install,显示如下：
在这里插入图片描述

安装模型

按照提示，复制命令到终端，安装模型：等待

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DeepSeek-R1-Zero 是一种通过大规模强化学习 （RL） 训练的模型，没有监督微调 （SFT） 作为初步步骤，在推理方面表现出了卓越的性能。随着 RL 的出现，DeepSeek-R1-Zero 自然而然地出现了许多强大而有趣的推理行为。但是，DeepSeek-R1-Zero 遇到了无休止的重复、可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提高推理性能， DeepSeek 开始了 DeepSeek-R1，它在 RL 之前整合了冷启动数据。
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本文介绍mac下安装Ollama + Open WebUI + Llama3.1 8b具体步骤
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按下 Ctrl + D 可以退出终端交互，但此时模型并不会退出，仍旧可以正常通过 Api 接口交互。可以看到LobeChat运行在本地3210端口，浏览器打开。默认的LobeChat没有Czi模型，我们需要添加一下～运行之后，项目默认监听 11434 端口，终端查看。配置好了，可以跟刘皇叔在LobeChat中聊天啦！接下里是本地部署LobeChat，实现网页的交互。简单api交互例子，新打开一个终端，输入。创建刘备的个人聊天助手，新的模型我命名为。运行成功，可以在终端聊天了.如果是70B模型，可以参考。
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简介：ollama-webUI是一个功能强大的开源项目，简化了安装部署过程，并能直接管理各种大型语言模型（LLM）。本文将介绍如何在你的macOS上安装Ollama服务并配合webUI调用api来完成聊天。
《DeepSeek-R1：开源大模型的“东方神秘力量”，性能媲美 GPT-4o！》
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DeepSeek-R1 是一款功能强大且用途广泛的开源大模型，无论你是开发者、内容创作者还是学习者，都可以从中受益匪浅。通过合理设定提示词、灵活调整应用场景，并充分利用其本地化部署能力，你可以轻松提升工作效率和创作水平 [[6]]。如果你对 DeepSeek-R1 感兴趣，不妨尝试将其部署到本地环境中，亲自体验它的强大功能吧！
极简的 DeepSeek 本地部署教程，有手就会
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Deepseek V3：属于通用型大语言模型，侧重于可扩展性和高效处理，便于在自然语言处理任务中实现高效、灵活应用。Deepseek R1：是推理优先的模型，侧重于处理复杂的推理任务，重点在于分析深度逻辑和解决问题。当然如果你额连 ollama，模型也不想下载，可以直接用三方的Api ，比如硅基流动。当然还有很多的三方，可以自行发挥！由于电脑配置，这次我使用的 7B 版本。下载 DeepSeek R1 模型。注册之后会赠送14元，在余额这里。之后 创建 API key。
deepSeek本地化部署超详细教程！
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zengliguang的专栏
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以上是不同操作系统下Ollama的安装步骤，希望对您有所帮助。如果在安装过程中遇到任何问题，可以参考Ollama的官方文档或社区资源进行故障排查。
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因此，在安装 Ollama 之前，请确保你的 Mac 有足够的可用磁盘空间来存储模型文件，建议至少预留 50GB 以上的磁盘空间，以应对未来可能下载的更多模型。例如，你可以输入 “请介绍一下人工智能的发展历程”，模型会分析你的问题，并生成关于人工智能发展历程的介绍内容。对于 Mac 用户来说，在 Mac 系统上安装 Ollama，就可以利用 Mac 的硬件性能，在本地享受大语言模型带来的各种便利，无论是进行开发工作、学习研究还是日常的文本处理，都能提供强大的支持。
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