deepseek 私有化本地部署（Win） --零基础小白

最新推荐文章于 2025-03-14 13:35:56 发布
最新推荐文章于 2025-03-14 13:35:56 发布
阅读量1.6k 收藏 21
点赞数 10
分类专栏： deepseek 文章标签： llama windows
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/youyudehan/article/details/145564297
版权

deepseek 网址： DeepSeek

优势，运行不依赖外部服务器，稳定更好，本地部署的数据掌控在自己手里，不用担心云端泄露，可进行模型微调和私有化训练。

局限：性能取决于本地设备的硬件资源

安装条件：

①电脑具备 Ollama

②安装盘中保持足够的内存空间（14b 需要 9G 内存）

一、DeepSeek本地部署【Windows】

1、安装 Ollama

浏览器右上角查看下载进度，下载完毕之后直接双击 OllamaSettup.exe 文件运行，直接安装，尽量不要去修改安装地址，C盘请保持足够的空间。
下载完毕之后，按 window 键（ 在计算机键盘左下角Ctrl和Alt键之间的按键） 即可查看到 Ollama。
最低0.47元/天 解锁文章
【实战篇】手把手教你本地私有化部署DeepSeek全攻略：从硬件选型到避坑指南（超详细万字长文）
再见孙悟空的专栏
02-19 2650
最近AI圈最火的大模型非DeepSeek莫属！这个号称"推理能力堪比GPT-4o"的国产大模型，不仅开源免费，还能在普通电脑上运行。今天我就用最接地气的语言，给你掰开了揉碎了讲清楚。
【实战篇】【零代码也能玩转AI！手把手教你用Ollama本地部署DeepSeek（保姆级教程） 】
最新发布
再见孙悟空的专栏
03-19 340
创建专属文件夹编写Modelfile配置文件在文件夹内新建「Modelfile」文件（用记事本即可），写入：FROM deepseek-ai/deepseek-R1:latestPARAMETER temperature 0.7 # 控制回答创意度（0=保守，1=天马行空）PARAMETER num_ctx 4096 # 支持4K上下文记忆执行部署命令。
Windows本地部署DeepSeek-R1大模型并使用web界面远程交互
等风来
02-06 5523
最近爆火的国产AI大模型Deepseek详细大家都不陌生，不过除了在手机上安装APP或者官网在线体验，我们其实完全可以在自己的Windows电脑上本地进行部署，并结合cpolar内网穿透工具轻松实现远程交互，带来更方便快捷的体验。之前就和大家分享过本地运行 AI 模型具有很多优势，比如隐私安全：你的所有数据都保留在你自己的机器上，不存在共享敏感信息的风险。快速响应：官方及三方访问量过大，延迟非常高，造成卡顿，本地部署大模型可以避免这种情况。
【DeepSeek】私有化本地部署图文（Win+Mac）
慕白Lee的博客
02-06 8486
总的来看，一般电脑比较适合部署14b版本，也算能用，毕竟是蒸馏版本，参数量在这放着呢，虽然是蒸馏版本，但也基本都保留了核心的推理能力。如果想跑更高版本的，硬件配置很多人吃不消的，个人的建议14b玩玩就行了。有台式机可以搞到128G运存的，可以尝试下32b/70b的版本的。专业可靠的还得是官方的满血版本，硬件配置要求太高了。还是不成功的请访问chatbox的帮助。1、安装Ollama。
如何在自己电脑上私有化部署deep seek
qq_36053756的博客
02-05 8359
要在自己的电脑上私有化部署 DeepSeek，通常需要以下步骤：
DeepSeek Window本地私有化部署
运维老生常谈
02-07 6567
最近大火的国产AI大模型Deepseek大家应该都不陌生。除了在手机上安装APP或通过官网在线体验，其实我们完全可以在Windows电脑上进行本地部署，从而带来更加便捷的使用体验。之前也提到过，本地部署AI模型有很多好处，比如：隐私安全——所有数据都保存在本地，不用担心泄露敏感信息；响应速度快——官方或第三方服务由于访问量大，常常会导致卡顿，而本地部署能避免这种延迟问题。要在本地部署DeepSeek R1大模型并不难，只需安装开源工具Ollama，它可以支持各种AI模型的运行。
DeepSeek-R1私有化大模型本地部署教程
Y525698136的博客
02-05 3406
本地部署可以有效保护我们的隐私数据不被泄露，而且使用更加稳定，尤其是最近DeepSeek经常被恶意攻击，导致服务无法使用，本地部署就可以很好的避免这个问题，而且不依赖网络，更加灵活自由。
DeepSeek 本地部署安装指南，让数据安全与 AI 体验双丰收
weixin_59191169的博客
02-17 1104
在 AI 大语言模型的激烈竞争中，DeepSeek 脱颖而出，以其强大的自然语言处理能力、出色的代码生成效果和流畅的多轮对话表现，成为众多 AI 爱好者和开发者的心头好。但用户在线使用时频繁遭遇到服务器繁忙的问题，而本地部署能有效解决这一困扰。接下来，让我们一起来探究DeepSeek如何进行本地部署，对比网络版又有什么差别。可以看得出DeepSeek 的本地版本和网络版各有优劣。如果你对数据隐私、离线使用和定制化有较高要求，且有一定的硬件和技术支持，那么本地部署更适合你；
最近爆火的Deepseek如何部署到本地Windows？教程来袭
小白电脑技术的博客
01-29 4万+
最近看到抖音热搜的DeepSeek AI只能很火，很多小伙伴都想部署，但感觉上条件不是很满足，不知道怎样才能搞定它。这不，即使是正月初一，小白也是会正常更新的。今天就来告诉大家怎么在自己的Windows电脑上部署DeepSeek AI人工智能教程！（本教程仅适用于Windows10或以上版本的系统哦！小白使用的是测试机i5- 6600T RAM8GB+ROM120GB的配置，其中的i5-6600T是一半的性能（因为是建立在虚拟机上的，所以性能只有50%，甚至更低。
DeepSeek的本地化部署教程（Windows+Mac）
2301_81888214的博客
02-04 2491
DeepSeek-R1是基于R1-Zero的增强版本，采用了修改后的训练工作流程开发。R1-Zero是通过纯强化学习训练的，而R1则在R1-Zero的基础上，利用少量人工标注的高质量数据进行冷启动微调，然后再进行纯强化学习训练‌34。
DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略：三步实现企业级私有化大模型部署
理论都是虚的，代码才是王道。
01-28 1万+
Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架，为DeepSeek R1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将Hugging Face格式的DeepSeek R1模型转换为Ollama支持的GGUF格式，并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2464
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
最近爆火的DeepSeek如何部署到飞牛NAS（适用于大部分Linux）
小白电脑技术的博客
01-29 7879
模型就是你看到的【Name】或者【ID】都是可以的，复制一下其中一个，比如我复制【NAME】下面的【deepseek-r1:1.5b】过程中可能会提示by peer，然后进程就中断了，这时候按一下【⬆️】，回车，重新下载安装。如果安装出错，需要重启一下飞牛NAS。内容输出的快慢取决于你的飞牛NAS配置（主要还是CPU），小白的飞牛NAS跑起来感觉还可以（想要壁纸的小伙伴在公众号后台回复【关闭这个运行框之后，如果想要使用它，直接SSH连接到飞牛NAS（不需要sudo -i进入到root模式也可以的）
在 Windows 上安装 DeepSeek 的完整指南
热门推荐
qq_73533697的博客
02-02 6万+
DeepSeek AI（PC）安装
Ollama：一个在本地部署、运行大型语言模型的工具（附教程）
瓦罗兰特顶级C位的博客
03-14 999
Ollama：一个在本地部署、运行大型语言模型的工具（附教程）
DeepSeek R1模型基于ollama部署
qq_42250782的博客
01-26 4569
注：ollama deepseek r1 模型网址：https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b。它提供了一套工具和命令，使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型，包括DeepSeek、LLaMA、LLaVA等流行模型。Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架，旨在简化大型语言模型（LLM）的部署和运行过程。第一次执行ollama run deepseek-r1:1.5b 会自动下载模型。可以去直接去官网下载: https://ollama.com/
在Windows本地部署DeepSeek的详细指南
TKang8912的博客
02-03 3689
DeepSeek 是一个强大的工具，能够帮助开发者在本地环境中进行深度学习和数据分析。本文将详细介绍如何在Windows系统上部署DeepSeek。
Win+安装Ollama+本地Deepseek-R1+Cherrystudio使用
qq_41946216的博客
02-07 5468
本文主要介绍 win 本地安装 Ollama ，本地部署 Ollama 的 deepseek-r1:7b 大模型，使用具有界面画操作的工具 Cherrystudio进行操作。文章内容仅供参考。‌ ‌Ollama 是一个开源的框架，旨在本地运行大型语言模型（LLM）。它提供了一个简洁且用户友好的命令行界面，使得用户可以轻松部署和管理各种开源的大型语言模型‌。
deepseek私有化部署
01-25
### DeepSeek 私有化部署指南 #### 准备工作 为了成功完成 DeepSeek 的私有化部署，需准备如下环境和资源： - **硬件配置**：建议至少配备 NVIDIA A100 或 V100 GPU，内存不小于 80GB RAM。 - **操作系统**：推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 及以上版本。 - **依赖库安装**：确保 Python 版本不低于 3.7，并通过 pip 安装必要的 Python 库，如 `transformers` 和 `torch`。 ```bash pip install transformers torch ``` #### 部署步骤详解 ##### 下载模型文件 访问指定的 Hugging Face 页面下载预训练好的 DeepSeek 模型权重文件[^3]。对于企业级应用而言，可能还需要获取官方授权或许可证密钥来解锁全部功能特性。 ##### 加载并测试模型 编写简单的 Python 脚本来加载本地存储的模型，并执行初步的功能性检测以确认一切正常运行。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/deepseek-v3") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/deepseek-v3") input_text = "你好" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` ##### 设置API服务接口 利用 FastAPI 或 Flask 架构创建 RESTful API 接口，使外部应用程序能够方便地调用已部署的服务实例。 ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Query(BaseModel): text: str @app.post("/predict/") async def predict(query: Query): inputs = tokenizer(query.text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return {"response": result} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 此部分代码实现了基本的 HTTP POST 请求处理逻辑，接收客户端发送过来的文字输入作为参数传递给内部的语言模型进行预测运算，最后返回生成的结果字符串。 #### 后续维护事项 定期更新至最新版框架组件；监控服务器性能指标防止过载；备份重要数据以防意外丢失等情况发生。
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