国产AI神器Deepseek,本地离线使用教程!

0x00 前言  

DeepSeek的核心技术包括深度学习模型、自然语言处理(NLP)、数据挖掘与知识图谱等。其深度神经网络(DNN)能够自动提取数据的特征,理解数据的上下文语义,从而实现更智能化的搜索与分析。DeepSeek的混合专家模型(Mixture-of-Experts, MoE)架构和创新的训练策略使其在各种基准测试中表现出色。

DeepSeek的主要产品包括DeepSeek-V3、DeepSeek-V2系列模型、DeepSeek Coder等。DeepSeek-V3是一款强大的混合专家模型,拥有671亿个参数,能够在各种基准测试中与GPT-4相媲美,且训练成本仅为557.6万美元,相比之下GPT-4的训练成本约为1亿美元。DeepSeek Coder则支持多种编程语言,性能在全球范围内名列前茅,尤其擅长代码生成和数学算术任务。      

0x01 准备工具

           

Ollama(https://ollama.com/download),下载windows版

图片

           

Chatbox(https://chatboxai.app/zh),下载windows版    

           

### DeepSeek 本地离线部署教程 #### 下载 Ollama 工具 为了实现 Deepseek本地化部署,首先需要获取 Ollama 这款用于管理并部署 AI 模型的工具。对于希望在无互联网连接环境下操作的用户来说,提前准备好该软件包至关重要[^1]。 #### 获取所需模型文件 针对不同需求可以选择适合版本的预训练模型来完成安装工作。具体而言,如果计划采用 DeepSeek-R1 或者其他变体如 Distill 系列,则应从官方指定渠道下载对应的基础框架以及权重参数等资源文件[^3]。 #### 安装配置环境 以 Windows 平台为例,在成功取得上述材料之后,按照官方文档指示设置运行时依赖项和服务端口映射关系等内容;确保所有必要的 Python 库已被正确加载至目标机器上,并验证 TensorFlow/PyTorch 版本兼容性等问题[^2]。 #### 配置启动脚本 编写批处理命令(.bat)或者其他形式自动化执行程序,用来简化后续调用流程。通过这种方式可以快速初始化服务进程、设定默认输入输出路径以及其他个性化选项。 ```batch @echo off set PATH=%PATH%;C:\path\to\ollama\bin start ollama serve --model=deepseek-r1-distill-qwen-7b --port=8080 ``` #### 使用浏览器插件测试接口功能 最后一步是在客户端侧利用像 Page Assist 这样的扩展组件来进行初步的功能性和稳定性检验。这不仅有助于确认整个系统的正常运作状态,同时也让用户熟悉了实际应用场景中的交互方式。
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