deepseek大模型怎么本地部署

DeepSeek 大模型本地部署教程
环境配置指南
为了成功在本地环境中部署DeepSeek大模型，需满足一定的硬件和软件条件。
硬件需求
最低配置应具备CPU（支持AVX2指令集）、至少16GB内存以及不少于30GB的存储空间。对于更流畅的操作体验，建议采用更高的配置标准：配备NVIDIA GPU（例如RTX 3090或更新型号），拥有32GB以上的RAM，并预留50GB左右的空间用于安装及相关操作[^1]。
软件依赖
操作系统方面兼容Windows、macOS或Linux平台；另外，在计划利用Open Web UI的情况下，则还需事先完成Docker环境的搭建工作[^2]。
安装过程概览
针对希望快速启动并测试该模型功能的用户而言，可以通过安装Ollama来简化这一流程。这一步骤不仅能够帮助使用者绕过复杂的设置环节，还提供了图形化的界面以便于管理和监控模型的表现情况。
# 假设已经按照官方文档准备好所有前置条件后，
# 可以通过如下命令拉取最新的镜像文件(如果有网络访问权限的话)：
docker pull deepseekai/deepseek:latest
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相关问题

deepseek大模型本地部署

DeepSeek大模型本地部署教程
准备工作
为了顺利部署DeepSeek大模型，在开始之前需确认环境满足最低硬件需求并安装必要的软件包。通常建议使用Linux操作系统作为服务器端平台，因为大多数机器学习框架在此类平台上表现最佳。
获取模型文件
通过Kubernetes集群获取prepare容器访问权限，并从中下载所需的DeepSeek-V3模型文件[^2]:
kubectl exec -it $( kubectl get pod -n deepseek | awk 'NR>1 {print $1}' | grep prepare ) bash -n deepseek
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-V3 --local-dir /model/deepseek-ai/DeepSeek-V3
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使用Ollama管理工具进行部署
完成上述准备工作后，可以利用Ollama来简化后续的操作过程。以下是几个常用的Ollama命令用于管理和运行不同版本的DeepSeek-R1模型[^3]:

查看已安装模型
ollama list
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拉取指定型号
ollama pull deepseek-r1:<version>
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其中 <version> 应替换为实际想要使用的具体版本号（例如 1.5b, 7b, 或者其他可用选项）

启动特定大小的大模型实例
ollama run deepseek-r1:7b
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这一步骤会加载选定规模的预训练权重到内存中准备提供服务；对于资源有限的情况可以选择较小尺寸如deepseek-r1:1.5b.

停止不再需要的服务实例
ollama stop <instance_name>
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移除不再需要的模型副本
ollama rm <model_name>:<version>
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测试与验证
一旦完成了以上所有设置步骤，则可以通过简单的API请求测试新搭建好的DeepSeek API接口是否正常运作。确保一切按预期功能运转后再投入生产环境使用。

deepseek r1模型本地部署

DeepSeek R1 模型本地部署教程
环境准备
为了顺利部署DeepSeek R1模型，需先准备好相应的开发环境。确保计算机已安装Python 3.x版本以及pip工具。此外，还需配置好CUDA和cuDNN环境以便利用GPU加速计算性能[^1]。
# 更新pip至最新版
python -m pip install --upgrade pip
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安装Ollama
Ollama作为一款高效的模型管理和运行平台，对于简化DeepSeek R1的部署过程至关重要。按照官方文档指示完成Ollama本身的安装操作即可开始后续工作[^2]。
# 使用pip安装ollama库
pip install ollama
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下载并加载DeepSeek R1模型
借助于Ollama提供的命令行接口轻松获取目标模型文件，并将其加载到当前环境中待用。
# 登录账户（如果需要）
ollama login

# 获取指定名称的预训练模型
ollama pull deepseek-r1

# 加载模型入内存
ollama run deepseek-r1
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启动Web界面服务
为了让用户更直观地与模型互动交流，可以启动配套的Open WebUI组件提供图形化操作面板支持。
# 开启webui服务器，默认监听8090端口
ollama webui start
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此时访问浏览器输入http://localhost:8090/就能看到基于网页形式呈现出来的交互页面了[^3]。