Windows本地部署deepseek-r1模型

最新推荐文章于 2025-04-18 15:04:04 发布
最新推荐文章于 2025-04-18 15:04:04 发布
阅读量1k 收藏 16
点赞数 14
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI大模型 文章标签： AIGC agi AI写作 llama gpt AI编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xhttmq/article/details/145601019

一、deepseek简介

 ‌        DeepSeek‌是由幻方量化旗下的深度求索（DeepSeek）公司开发的一款专注于推理能力的AI大模型。DeepSeek-R1是其最新一代推理大模型，具有成本低、推理能力强等优势，尤其在数学、编程和自然语言推理任务中表现出色，性能可与

最低0.47元/天 解锁文章
个人windows电脑上安装DeepSeek大模型（完整详细可用教程）
搏博的专栏
02-07 9333
在个人电脑上安装DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF（0.5.7版本），需要满足一定的条件并做好相应的准备工作。
0基础手把手DeepSeek安装教程！Windows安装Ollama和DeepSeek大模型以及AnythingLLM客户端
qq_34843422的博客
03-01 254
Windows安装ollama和deepseek大模型以及AnythingLLM客户端
windows本地安装部署DeepSeek指南
qq_38273070的博客
02-05 6143
windows本地安装部署DeepSeek
Windows 部署 DeepSeek 详细教程
檬柠wan
04-18 912
Ⅰ、Page Assist是浏览器插件，支持Chrome、Firefox、Edge，当前演示会使用Edge，在。Ⅱ、点击头像-管理员面板-设置-外部连接-设置Ollama IP和端口，其他禁用，设置完成，就可以正常访问啦。出现以下内容代表运行成功，通过浏览器访问（设备开机后不会自动运行，需要手动运行，启动过程需要几分钟）Ⅱ、运行Edge，点击右上角三个点-扩展-管理扩展，启用开发者模式，加载解压后的文件，然后运行。默认首次运行，会要求你设置Ollama地址，如未出现上述图片，请按照下方设置地址。
DeepSeek安装部署和测试在个人电脑（Windows和Mac）
热门推荐
hellotzx的博客
01-30 4万+
想要深入了解大模型的原理，开发，应用，市场的，也欢迎关注留言，我的团队已经跑通了大模型对个人的市场，欢迎大家加入。后续我会把deepseek的模型训练复现的过程也写到这里，欢迎大家马克关注，也是对我的一种敦促。在mac上的实际测试，安装的是7b模型。除了了资源过载，电脑重启了，第一次碰见。他的回复比较慢，个人笔记本资源不够。问他一个简单问题，“你是谁”运行以上指令，进入以下模式。
几分钟！Win版DeepSeek部署
weixin_37254196的博客
02-05 1018
deepseek多项性能指标对齐海外顶尖模型，用更快的速度、更加全面强大的功能答疑解惑，助力高效美好的生活。
Deepseek在windows下安装、使用
yisdong的博客
02-05 2515
Deepseek在windows下安装、使用 ollama
ollama 部署 deepseek-r1 70B 模型完整指南.pdf
02-10
在部署DeepSeek-R1 70B模型的完整过程中，首先需要进行模型的下载与准备。具体操作为通过ModelScope平台下载经过量化处理的GGUF格式模型文件。推荐选择Q5_K_M量化级别，这种量化级别可以在保持94%的精度下，将模型...
DeepSeek-R1推理开源源码+模型（本地部署）.zip
02-17
标题中所提及的"DeepSeek-R1推理开源源码+模型（本地部署）.zip"表明本压缩包文件包含了DeepSeek-R1项目的核心组件——推理引擎的源代码以及相关的机器学习模型文件。推理引擎通常指的是用于执行模型推理的软件组件...
DeepSeek大模型的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF版本，2025.2.6最新版的安装包OllamaSetup.exe
02-07
由于DeepSeek大模型的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF版本可能涉及复杂的计算和数据处理工作，其安装和部署可能需要在具备一定计算资源的环境下进行，例如配备高性能GPU的工作站或服务器。在安装过程中，用户...
DeepSeek-R1 源码 + 文档
02-08
在使用方面，DeepSeek-R1项目可能支持多种操作系统环境，如Linux、macOS和Windows。开发者可以根据自己的需要选择合适的环境进行模型的部署和应用开发。 整个DeepSeek-R1项目不仅是一个技术实现的集合，它更是一个...
DeepSeek R1 本地部署 桌面客户端 Windows版本
03-01
deepseek本地部署的桌面客户端软件
deepseek电脑客户端
02-19
deepseek客户端安装包供大家免费使用，安装包支持win7 64位及以上系统。 软件集成了deepseek大模型，当前软件安全无毒朋友们可以安心下载安装当前软件人，如果在使用过程中有任何问题可以添加qq 504719365 本软件需要.net framework4.6.2支持如果您下载的软件无法使用请下载下面运行时软件支持 https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/8e396c75-4d0d-41d3-aea8-848babc2736a/2be6b392322473aa52bb567477a1d6bf/ndp462-kb3151800-x86-x64-allos-fin.exe 感谢大家的下载使用！
### 人工智能基于Windows+Docker部署DeepSeek-R1推理大模型：本地部署全流程及应用场景解析
最新发布
04-26
内容概要：本文详细介绍了在 Windows 系统上通过 Docker 部署 DeepSeek-R1 模型的完整过程。DeepSeek-R1 是一款由 DeepSeek 公司于 2025 年 1 月 20 日发布的开源推理大模型，凭借独特的强化学习训练方法和出色的...
DeepSeek windows系统部署详解
助力企业数字化转型及企业院校赋能培训
02-01 3657
本文详细介绍windows 操作系统怎样部署deepseek,涉及到下载ollama、安装deepseek模型、安装chatboxai 及测试示例
【2025】世界顶级AI模型本地部署私有化完整版教程 DeepSeek-R1+Ollama+ChatboxAI合体,瞬间升级你的个人电脑秒变智能神器!
极客小俊
02-06 1403
三位一体打造个性化本地AI助手，智慧生活一触即发！
有了它，让deepseek更方便！
多多神器
02-20 430
第二步，选择安装位置，大家可以选择安装在D盘，把C改成D即可，其他保持不变，点击next，继续下一步。看来，AI离我们是越来越近了，越来越深入我们的生活、工作和各个方面，让我们不得不学习研究它。每款软件工具都有自身独特的优势，文章只是分享演示部分功能，更多实用、好用的功能，请自行研究！首先，双击DeepSeek_x64.msi安装程序，弹出对话框，点击next，进行下一步。使用的时候，直接双击桌面图标即可，非常方便，再也不用点多次那么麻烦了。软件没有在电脑桌面上，总是要打开浏览器，找到网页再打开，太繁琐。
DeepSeek桌面版安装教程(文末附安装包)
moncgu的博客
02-13 4002
大家好，我是易安。最近，国产AI黑马DeepSeek凭借其优秀的模型算法和精准的对话能力，在春节期间火遍全网。今天给大家分享一个桌面端安装教程！从此告别繁琐的浏览器操作，让AI对话体验更快人一步。
Deepseek本地化部署指南：在window环境下部署，windows远程web-ui访问（window环境）
u013486597的博客
02-12 2834
Deepseek本地化部署指南：在window环境下部署，windows远程web-ui访问（window环境）
python本地部署deepseek-r1模型
02-19
### 如何在 Python 本地环境部署 DeepSeek-R1 模型 为了在本地环境中成功部署 DeepSeek-R1 模型，可以采用基于 LM Studio 或者 Ollama 的方法。以下是具体的操作指南。 #### 使用 LM Studio 部署 DeepSeek-R1 LM Studio 提供了一个图形界面工具用于管理和运行大语言模型，适合希望简化配置流程的用户。 - **安装 LM Studio** 访问官方文档获取最新版本并按照指引完成软件包的安装过程[^2]。 - **下载 DeepSeek** 打开 LM Studio 后，在模型市场中搜索 `DeepSeek` 并选择合适的版本进行下载。考虑到硬件资源情况，可以选择较小规模如 1.5B 参数量级的变体以适应较低端设备的需求[^1]。 #### 利用 Ollama 实现本地化部署 Ollama 是另一个流行的框架选项，它支持多种平台并且易于集成至现有项目当中。 - **设置 Ollama 环境** 参考官方网站说明来准备必要的依赖项以及执行初始化命令。 - **加载 DeepSeek 至 Ollama** 完成上述准备工作之后，通过指定 URL 获取预训练权重文件，并将其导入到 Ollama 中以便后续调用。 对于那些希望通过编程方式控制整个流程的技术人员来说，还可以考虑直接利用 Python API 来实现更灵活的功能定制： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "path_to_deepseek_r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) def generate_response(prompt_text): inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response ``` 这段代码展示了怎样借助 Hugging Face Transformers 库快速搭建起一个简单的对话接口，允许开发者轻松测试不同大小的 DeepSeek-R1 版本性能表现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值