本地给另一台电脑部署deepseek

部署 DeepSeek 至远程计算机
为了实现从本地计算机向远程计算机部署 DeepSeek 的目标，需遵循一系列操作流程来确保成功安装与配置。考虑到不同操作系统间的差异，在此主要基于 Windows 平台进行说明。
准备工作环境
在准备阶段，需要确认远程机器已具备必要的运行条件，包括但不限于 Python 环境以及 Git 工具的预先安装完成。对于特定版本需求，请参照官方文档获取最准确的信息[^2]。
创建项目目录结构
于远程主机选定位置新建用于存放项目的文件夹，并切换至该路径下启动命令提示符窗口（CMD），以便后续执行相关指令：
mkdir C:\path\to\your\project
cd /d C:\path\to\your\project
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下载预训练模型
利用 ollama 命令行工具拉取指定大小的 DeepSeek 模型文件，这里选用的是 "deepseek-r1:1.5b" 版本作为例子：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
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上述过程会自动处理依赖关系并将所需资源同步到当前环境中。
实现跨网络访问支持
当两设备不在相同局域网内部时，则可通过设置端口转发或借助第三方服务提供商所提供的内网穿透解决方案，使得外部能够触及位于私有IP地址后的服务器实例。具体方法可参见有关资料介绍如何建立安全可靠的隧道连接[^1]。

相关问题

电脑部署deepseek

如何在电脑上部署 DeepSeek
下载并安装 Ollama
为了能够在个人计算机上部署 DeepSeek，第一步是下载名为 ollama 的工具。Ollama 是用于管理和运行 DeepSeek 模型的关键组件之一[^1]。
# 假设通过命令行操作来获取ollama
curl -fsSL https://get.ollama.com/install.sh | sh
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安装配置环境依赖项
确保操作系统已准备好支持 DeepSeek 所需的各种库和框架。这通常涉及到更新现有的包管理器以及安装特定版本的 Python 或其他必要的开发工具链。
对于 Linux 用户来说可能涉及如下命令：
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip git make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev \
xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev
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获取 DeepSeek 并初始化项目结构
接着是从官方渠道克隆最新的源码仓库或者是直接下载预编译好的二进制文件来进行设置。如果选择前者，则还需要按照说明文档中的指示执行一系列初始化脚本以便建立正确的目录布局与默认参数设定。
假设使用 Git 来拉取最新代码：
git clone https://github.com/deepseek-lm/DeepSeek.git ~/DeepSeek
cd ~/DeepSeek
./init_project.sh
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启动服务端口监听及API接口访问测试
当一切准备就绪之后就可以尝试启动应用程序了。此时应该能够看到控制台输出有关于正在使用的硬件资源分配情况报告以及其他调试信息。与此同时还可以利用 Postman 等 HTTP 请求模拟工具向暴露出来的 RESTful API 发送请求以验证功能是否正常工作。
例如，在终端里输入以下指令开启后台进程：
python3 main.py --mode=server &
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随后可以通过浏览器或者其他客户端发送 GET 请求至 http://localhost:port/ping 地址路径下查看响应状态码是否为 200 OK ，以此确认服务器已经正确上线并且处于待命接收任务的状态。
IDE 集成本地 DeepSeek 模型
最后一步则是考虑如何更方便地调用这些强大的机器学习能力。借助像 IntelliJ IDEA 这样的集成开发环境中插件的支持，开发者们可以轻松实现一键式加载自定义训练过的权重矩阵或是快速切换不同版本之间的差异对比等功能特性[^2]。

3060本地部署DeepSeek R1

如何在本地环境部署 DeepSeek R1 版本
准备工作
为了顺利安装并运行 DeepSeek R1，在开始之前需确认计算机满足最低硬件需求，并已预先配置好必要的软件环境。这通常意味着要准备好支持虚拟化技术的 CPU 和至少 8GB 的 RAM，以及安装 Docker 或者其他容器解决方案来简化应用程序及其依赖项的一致性管理[^1]。
获取镜像文件
获取官方发布的 DeepSeek R1 镜像文件是启动过程中的重要一步。通过访问项目官方网站或 GitHub 页面下载最新稳定版的压缩包或者直接拉取远程仓库中存在的预构建镜像。对于后者而言，则可以利用命令行工具如 docker pull 来完成操作。
docker pull deepseek/r1:latest
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启动服务
一旦获得了所需的镜像资源之后，就可以着手准备初始化实例了。创建一个新的目录用于存放配置文件和其他持久化的数据；接着编写 docker-compose.yml 文件定义所需的服务组件和服务之间的关系。最后执行如下指令即可一键启动整个应用栈：
version: '3'
services:
app:
image: deepseek/r1:latest
ports:
- "8080:80"
volumes:
- ./data:/app/data
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docker-compose up -d
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上述命令将会以后台守护进程的方式开启所有关联的服务节点，并映射主机端口到容器内部以便外部能够正常访问 Web 界面或其他公开接口。
测试连接
当一切设置完毕后，打开浏览器输入 http://localhost:8080 即可验证是否成功加载首页内容。如果页面显示无误说明已经完成了全部流程，现在可以在个人电脑上享受专属定制的企业级人工智能平台所带来的便利之处了。