deepseek本地部署需要配置

DeepSeek 本地部署配置教程
创建 Python 虚拟环境并激活
对于希望隔离项目依赖的开发者来说，创建虚拟环境是一个常见的做法。在 Linux 和 macOS 上可以通过如下命令来设置：
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
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而在 Windows 系统上，则应执行以下指令[^2]：
deepseek-env\Scripts\activate
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设置 Conda 环境
另一种方式是利用 conda 来管理环境及其包，在这种情况下，操作如下所示：
conda create -n deepseek python=3.10
conda activate deepseek
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这会建立一个新的名为 deepseek 的 conda 环境，并安装指定版本的 Python 解释器[^1]。
安装必要的软件库
一旦选择了合适的环境管理系统（无论是基于 venv 还是 conda），下一步就是安装所需的Python 库和其他工具。具体到 DeepSeek 项目的上下文中，这意味着要获取其核心组件以及任何额外的支持资源。
下载特定模型版本
根据需求的不同，可能还需要下载不同大小参数量的预训练模型。例如，有三种不同的规模可供选择——8B, 14B 及 32B 参数量的变体。对应的拉取命令分别为：
ollama run deepseek-r1:8b # 获取较小尺寸的模型实例
ollama run deepseek-r1:14b # 中等尺度的选择
ollama run deepseek-r1:32b # 大型模型选项
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完成上述任一命令之后，记得启动 Ollama 服务以便能够正常使用所选模型[^3]。
访问详细的文档资料
为了更深入地理解整个过程中的细节部分，建议查阅官方提供的全面指导手册。该手册包含了从初步准备到最后运行测试的所有必要信息。可以从给定链接访问完整的 PDF 文件[^4]。