deepseek本地联网搜索

DeepSeek 本地网络搜索配置和使用方法
对于希望在本地环境中利用DeepSeek执行搜索任务而不依赖互联网连接的用户来说，完成一系列特定设置至关重要。首先需按照官方指南下载并安装Ollama工具[^1]。
一旦成功部署了适用于不同显存规模设备的DeepSeek模型版本之后（例如针对8-12GB显存环境采用ollama run deepseek-r1 7b命令启动服务），下一步就是确保该应用能够在局域网内被其他终端访问[^2]。
为了实现这一目标，在服务器端需要开放相应的HTTP/HTTPS端口，并通过路由器或交换机将这些端口映射至运行DeepSeek的服务主机上。此外，还需确认防火墙规则允许外部IP地址对该服务发起请求。如果打算让多个客户端共享同一实例，则建议设定固定IP地址给这台机器以便管理维护。
最后一步涉及调整Page Assist插件的相关参数来优化用户体验。具体而言，可能涉及到修改代理设置、缓存策略等方面的内容以适应具体的网络条件。
# 启动适合12GB以上显存的DeepSeek模型
ollama run deepseek-r1 14b
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相关问题

deepseek 本地联网搜索

DeepSeek 本地网络搜索配置和使用方法
配置环境与安装必要组件
为了使DeepSeek能够在本地环境中执行搜索功能，首先需要确保已经按照官方指南完成了Ollama的下载以及相应版本的选择[^1]。对于不同显存容量的设备而言，有如下命令可供选择：
# 对于8-12GB显存
ollama run deepseek-r1 7b

# 对于12GB以上显存
ollama run deepseek-r1 14b

# 对于16GB以上显存
ollama run deepseek-r1 32b
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完成上述操作之后，还需进一步设置运行环境以支持后续的功能扩展[^2]。
构建具备联网增强能力的应用程序
通过集成Microsoft Semantic Kernel框架，可以为DeepSeek添加定制化的搜索技能，从而实现在离线状态下也能高效获取信息的目标。这一步骤涉及到了解Semantic Kernel的工作原理及其API接口调用方式，并将其应用于具体的项目实践中。
Page Assist 插件配置
针对特定应用场景下的需求优化，比如提高网页浏览体验或是辅助文档处理效率等，可以通过调整Page Assist插件参数来达成目的。具体来说，在浏览器或其他客户端工具内加载此插件后，应依据实际业务逻辑设定相应的触发条件及响应机制，使得每次发起查询请求时都能获得最贴合预期的结果呈现形式[^3]。
使用说明
一旦所有前期准备工作就绪，即可开始利用已部署好的DeepSeek系统来进行各种类型的检索活动。值得注意的是，尽管整个过程是在局域网内部独立运作而不依赖外部互联网连接，但仍需保持良好的网络安全防护措施以免遭受潜在威胁侵害。

如何实现deepseek本地联网部署

DeepSeek 本地联网部署方法
下载 Ollama 安装包
为了开始 DeepSeek 的本地联网部署，首先需要从 Ollama 官网获取适合操作系统的安装包。访问官方网站 (Ollama)，点击“Download”。依据所使用的操作系统（Windows、macOS 或 Linux），选择并下载相应的安装文件[^4]。
环境配置与初始化设置
完成软件下载之后，需确保计算机环境中已准备好必要的依赖项和支持库来运行 DeepSeek 模型。这通常涉及到 Python 版本确认以及特定版本的 PyTorch 和其他机器学习框架的预安装。对于希望启用联网功能的应用场景来说，还需额外集成能够处理 HTTP 请求和解析 JSON 数据的相关模块[^2]。
部署 DeepSeek 并连接互联网服务
通过命令行工具执行之前获得的 ollama run 命令启动 DeepSeek 实例。具体指令形式如下所示：
ollama run deepseek-r1:32
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此过程会加载指定版本号为 R1 及量化位数为 32bit 的 DeepSeek 大规模语言模型实例。为了让该实例拥有上网查询的能力，在此基础上还需要进一步定制化开发——即引入 Microsoft Semantic Kernel SDK 来扩展应用程序接口(APIs)的功能集，从而允许内部逻辑调用外部 Web API 获取实时信息更新。
构建具备联网增强特性的 AI 应用程序
利用上述提到的技术栈组合方案，可以着手创建一个既能在离线状态下稳定工作又能适时接入在线资源扩充知识面的人工智能解决方案。例如，当遇到无法解答的问题时，系统可以通过预先设定好的搜索引擎插件发起请求抓取最新资料作为辅助决策支持；而在日常运作期间则保持独立自主的状态以保护隐私安全[^3]。