10分钟在笔记本电脑安装DeepSeek R1大模型以及个人知识库

最新推荐文章于 2025-03-17 22:30:51 发布
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#AI #DeepSeek #人工智能

大家好，我是隐墨星辰，专注境内/跨境支付架构设计十余年。前几天在文章“DeepSeek与支付行业融合的破局思路”中有提到“先行动起来”，今天给大家一个10分钟在笔记本电脑搭建DeepSeek R1大模型以及个人知识库。

我用的电脑是苹果的Macbook，windows也差不多，只是留意安装包不要下错就行。

1. 下载并安装Ollama

登录：Ollama，下载并安装ollama。如果无法访问，自己找一下梯子。

安装很简单，就是下一步一下步。

2. 下载并运行DeepSeek R1大模型

打开：Ollama。第一个就是。

挑选一个适合自己电

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可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。2.页面下拉，根据自己电脑的配置选择合适的参数规模（7b 代表 70 亿参数，14b 代表 140 亿参数，参数越多，模型越大，效果理论上也会更好，但对电脑配置要求也更高），然后复制对应的下载命令。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
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这篇文章主要介绍DeepSeek接入个人知识库，完整本地运行部署方案。 DeepSeek接入本地，运行个人知识库，最大好处就是确保私密文件和数据计算安全，不必把自己的文件全部跑到别人云端服务器。
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问题-->>AnythingLLM-->>Ollama-->>调用deepseek大语言模型-->>读取向量数据库LanceDB的内容-->>deepseek转换成通俗易懂的文字描述-->>Ollama-->>通过AnythingLLM聊天界面展示-->>答案。文档-->>上传至AnythingLLM-->>通过Ollama-->>调用Nomic Embed Text向量模型进行向量化转换转-->>Ollama-->>AnythingLLM-->>存储到本地的向量数据库LanceDB。
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今天这篇文章介绍如何使用DeepSeek接入个人知识库，如何获取Windows和Mac电脑的一键安装包。软件特色在自己电脑部署大模型，然后搭建个人知识库，有很多好处。1）完全离线运行在本地，无需联网也能访问，因此获得的最大好处就是私密数据完全与互联网隔离，把数据泄露降到最低。2）本地处理的文件大小、数量完全不受限制，使用更加方便。3）本软件我选用whoosh搜索个人知识库，与向量数据库相比，不仅更加轻便，而且搜索速度提升太多，基本是最极速的方案了。使用展示软件安装包无需一步一步安装，打开即用。
我花了30分钟，搭好一个本地能跑起来的大模型，飞机上都能用。
zhishi0000的博客
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量化就是把AI模型中的数字变得更"简单"。原本模型里的数字精确到小数点后很多位，量化后用更简单的数字代替，这样可以让模型变得更小，运行更快。
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本文带来 DeepSeekR1 模型免费本地部署教程，因官网下载慢，在文末附上百度网盘链接。教程分两步，第一步，先前往 ollama 官网下载安装程序，在命令行输入 “ollama -h” 测试安装并查看命令。再依据显存选 DeepSeek-R1 模型，复制下载代码在命令行运行，用 “ollama list” 查看安装情况并运行模型。第二步，从 chatbox 官网下载安装程序，打开后在设置里将模型提供方设为 ollama，选好模型保存即可开启对话。最后，分享安装包百度网盘链接，欢迎点赞收藏支持。
如何在个人笔记本上安装的deepseek进行知识库搭建
最新发布
03-27
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在本地笔记本上使用DeepSeek构建知识库。首先，我需要仔细阅读用户提供的引用内容，确保回答准确。 用户提到了三个引用，其中引用1和引用2提到在笔记本电脑上部署DeepSeek，使用开源工具搭建知识库，本地环境操作。引用3提到从官网下载DeepSeek版本，可能需要云服务注册。用户的问题是如何在个人电脑上搭建和配置DeepSeek知识库。 首先，我需要整理步骤。根据引用内容，步骤大概包括环境准备、下载安装DeepSeek、配置本地知识库、集成工具、测试优化等。需要确保每个步骤都参考了正确的引用，比如环境准备中的Python和Docker安装可能来自引用1或2。下载DeepSeek部分需要提到官网，如引用3所述。 还要注意用户提到的“老旧笔记本竟跑出企业级AI”，说明可能对硬件要求不高，需要强调硬件需求和优化方法。此外，本地文档处理和知识库搭建工具如LangChain或LlamaIndex可能在引用1或2中提到，需要确认。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，每个部分引用对应的来源。例如，部署环境部分参考引用1，下载步骤参考引用3，本地化部署参考引用2。可能还需要提到Docker的使用，因为引用1提到本地环境部署，而引用2提到本地化部署和Web访问。 另外，用户可能需要知道如何处理文档格式，如PDF、Word等，以及如何测试知识库的有效性。这些可能需要结合引用中的信息，比如使用LangChain处理文档，RAG技术优化回答准确性。 最后，相关问题部分需要生成与搭建步骤、优化方法、应用场景等相关的问题，帮助用户进一步了解。 现在需要组织这些信息，确保符合系统指令：使用正确的LaTeX格式，分步骤回答，引用标识正确，生成相关问题。同时用中文，结构清晰，避免使用Markdown，但代码块可以保留。注意不要遗漏关键步骤，如环境配置、依赖安装、模型加载、文档处理等。</think>以下是在个人电脑上使用DeepSeek搭建和配置知识库的步骤详解： ### 一、环境准备 1. **硬件要求**：建议配备至少8GB内存，支持CPU/GPU运行。引用提到老旧笔记本也可运行[^2] 2. **安装Python 3.8+**：推荐使用Anaconda创建虚拟环境 3. **部署工具准备**： ```bash pip install docker python-dotx # 引用1提到的依赖[^1] ``` ### 二、获取与安装DeepSeek 1. 访问官网下载开源模型文件（如DeepSeek-R1）[^3] 2. 若使用云服务版本需注册账号，本地部署跳过此步 3. 解压模型文件到指定目录，例如： ```bash unzip deepseek-r1.zip -d /opt/models/ ``` ### 三、配置本地知识库 1. **文档处理**： - 创建`documents`目录存放PDF/Word/TXT文件 - 使用LangChain处理文档（引用1推荐工具）： ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader loader = DirectoryLoader('./documents') ``` 2. **向量数据库搭建**： ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") ``` ### 四、模型集成与启动 1. **加载本地模型**： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/opt/models/deepseek-r1") ``` 2. **Web服务配置**（引用2方案）： ```bash docker run -p 7860:7860 deepseek-webui # 启动可视化界面 ``` ### 五、测试与优化 1. 通过`http://localhost:7860`访问Web界面 2. 使用RAG技术提升回答准确性： $$ P(answer|query) = \sum_{doc}P(answer|doc)P(doc|query) $$ 3. 硬件优化建议：启用量化降低显存消耗 ### 六、文档更新机制 1. 设置文件监控脚本： ```bash inotifywait -m -e create documents/ | xargs -I {} python update_embeddings.py ```
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