deepseek window 本地私有化部署

DeepSeek Windows 本地私有化部署教程
准备工作
为了顺利进行 DeepSeek R1 的本地私有化部署，需先确认计算机环境满足基本条件。DeepSeek R1 支持多种操作系统，在 Windows 上的安装尤为简便，得益于 Ollama 和 CherryStudio 工具的支持[^1]。
安装必要软件
确保已安装 Docker 或者其他容器管理平台，因为这将是运行 DeepSeek R1 所必需的基础架构组件之一。对于推荐配置的具体细节可以参阅额外资源获取更多信息[^3]。
获取并启动 DeepSeek R1
利用 Ollama 提供的服务来简化模型下载流程；而 CherryStudio 则帮助完成后续设置过程中的图形界面操作部分。值得注意的是，即使是没有高性能 GPU 的设备也能够支持该模型正常运作，某些低参数版本甚至无需独显即可流畅执行任务。
docker pull ollama/deepseek-r1:latest
docker run -d --name deepseek_r1 -p 8080:8080 ollama/deepseek-r1
登录后复制
上述命令会拉取最新版镜像文件并通过指定端口映射方式启动容器实例。此时应该可以通过浏览器访问 http://localhost:8080 来验证是否成功上线。
配置与优化
根据实际需求调整应用的各项参数设定，比如内存分配、网络连接等选项。如果打算长期稳定使用，则建议进一步研究官方文档中关于性能调优方面的指导说明。

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本地部署deepseek window

Windows操作系统上本地部署DeepSeek
准备工作
为了确保顺利安装，在开始之前确认已安装必要的软件包，如Git和Python。这些工具对于获取项目文件以及执行脚本至关重要。
启动PowerShell并获得管理员权限
通过在Windows‘开始菜单’中点击‘鼠标右键’,随后选择打开‘Windows PowerShell (管理员)’来启动具有更高权限级别的终端环境[^2]。这一步骤能够防止因权限不足而导致的操作失败。
获取源码
一旦进入具备管理权限的PowerShell界面之后,可以利用如下所示的一组指令完成对目标项目的下载操作:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
登录后复制
上述命令会从GitHub平台拉取最新的deepseek存储库副本到当前计算机，并切换至该目录下以便进一步配置[^3]。
配置虚拟环境与依赖项安装
建议创建独立的Python虚拟环境来进行开发测试活动，这样做的好处是可以隔离不同版本之间的冲突问题。具体做法是在刚刚进入到的新建文件夹内继续输入以下语句建立新的venv实例并且激活它：
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
登录后复制
完成设置后的验证
最后，按照官方文档指示运行相应的单元测试或其他形式的功能检验程序，以确保整个过程无误且应用程序能正常运作。

deepseek window部署

DeepSeek Windows 部署指南
获取模型代码
为了获取 DeepSeek 的模型代码，需执行如下命令来克隆仓库到本地环境中：
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git
cd DeepSeek-R1
登录后复制
这会下载项目所需的全部源码文件[^1]。
创建并激活Python虚拟环境
创建独立的 Python 虚拟环境有助于管理项目的依赖关系而不影响系统的其他部分。通过下面的指令可以完成此操作：
python -m venv deepseek_env
deepseek_env\Scripts\activate
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一旦激活了该环境，后续安装的所有包都将仅限于此特定项目内。
安装必要的依赖库
确保所有必需的软件包都已就绪对于顺利运行应用程序至关重要。为此，应先安装 PyTorch 及其相关组件，指定 CUDA 版本来匹配 GPU 设备：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
登录后复制
接着，依据需求列表进一步完善其余依赖项：
pip install -r requirements.txt
登录后复制
上述步骤能够保证所有第三方模块都被正确加载至当前工作区中。
下载预训练模型权重
最后一步是从 Hugging Face 平台拉取预先训练好的模型参数，并将其放置于适当位置以便程序调用：
git clone https://huggingface.co/deepseek/DeepSeek-R1 models/
登录后复制
这样做的目的是让应用可以直接访问这些经过优化后的网络结构及其对应的数值数据集。
执行初步验证测试
一切准备妥当之后，可以通过运行提供的测试脚本来检验整个设置过程是否成功无误。具体方法参见官方文档中的说明部分。