deepseek本地部署切换模型

如何在本地部署中切换 DeepSeek 使用的模型
为了实现不同模型之间的切换，在配置文件或环境变量中指定所要加载的模型路径是一个常见做法。对于 DeepSeek 的具体操作，假设其支持通过命令行参数、配置文件或者 API 接口来改变当前工作中的推理引擎所依赖的具体预训练权重。
通常情况下，这涉及到修改启动服务时的相关设置项，比如：
deepseek serve --model-path=/path/to/new/model.onnx
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上述命令展示了如何利用命令行选项 --model-path 来指向新的 ONNX 格式的模型文件位置[^1]。
另外一种方式可能是编辑默认配置文件（如 YAML 或 JSON），将其中定义的模型路径更新为目标模型的位置。例如：
# config.yaml example
service:
model_path: "/opt/models/deployed_model_v2.pt"
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当应用读取此配置文件初始化时就会自动加载新设定好的模型版本。
对于更复杂的场景下，如果 DeepSeek 提供了 RESTful API，则可以通过发送 HTTP 请求的方式动态更改正在运行的服务实例使用的模型。这种方案允许不重启整个应用程序就能完成模型替换的工作流。
需要注意的是，在执行这些变更之前应当确保目标环境中已经正确安装并验证过待切换的新模型，并且考虑到性能差异等因素评估是否有必要调整其他配套资源分配策略[^3]。

相关问题

deepseek本地部署换模型

更改本地部署DeepSeek中的模型
对于希望更改本地部署的DeepSeek所使用的模型的情况，由于默认情况下部署的是经过蒸馏处理的小型版本而非完整的deepseek大模型[^1]，因此更换过程涉及配置文件调整以及环境变量设置。
修改配置文件
通常来说，DeepSeek会有一个配置文件用于指定加载哪个预训练权重路径。此文件可能是config.yaml或类似的名称。在这个文件里存在关于模型架构定义的部分，还有具体哪一组参数应该被加载的信息。要切换成不同的模型，比如从7B升级至更大规模如67B，则不仅需要更新这些指向新下载好的checkpoint位置的链接，而且可能还需要修改一些与输入尺寸有关联的地方来匹配较大模型的要求。
model:
name: "small_model" # 将其改为对应的大模型标识符, 如 'large_67b'
checkpoint_path: "/path/to/small/model/checkpoint" # 更新为新的大型模型保存目录
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调整硬件资源分配
值得注意的是，当计划迁移到更庞大的模型时，必须考虑到所需的计算资源显著增加的事实。特别是显卡内存方面的需求将大幅上升——依据给定的经验法则，每十亿个参数大约消耗两倍于之前所需的空间量；例如，一个拥有七亿参数的基础版本至少占用十二GB以上的VRAM，而六十七亿级别的变体则需超过一百六十GB才能顺利运行[^2]。确保目标机器配备足够的GPU RAM至关重要，否则可能会遇到性能瓶颈甚至无法启动程序的问题。
设置环境变量
有时也可能通过设定特定的环境变量来指示系统使用另一个不同规格大小的替代品。这取决于框架本身的设计方式及其对外部控制的支持程度。如果支持的话，可以在命令行界面执行如下操作：
export DEEPSEEK_MODEL_PATH=/new/path/to/larger/model/
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之后重启服务使改动生效即可完成整个替换流程。

ollama部署deepseek本地部署

本地环境部署Ollama和DeepSeek
安装准备
为了顺利安装并使用Ollama以及在其上部署DeepSeek-R1模型，需确保计算机满足最低硬件需求。整个过程大约需要占用约10GB的磁盘空间[^2]。
获取Ollama软件
前往官方网址下载适用于操作系统的最新版本Ollama客户端程序文件。对于Windows用户来说，则应选择对应平台的可执行文件或压缩包形式分发版。
执行安装流程
以管理员身份启动PowerShell终端窗口，并利用cd指令更改当前目录到保存有刚才获取来的安装文件夹内[^3]：
cd C:\path\to\your\downloaded\folder
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接着按照提示完成图形界面引导式的设置向导或是静默模式下的自动化处理脚本调用——这取决于所选发行方式的具体实现细节。
验证安装成功与否
一旦上述环节均无异常状况发生，在命令行工具里输入特定关键词来确认是否能够正常识别该应用程序及其关联组件的存在状态：
ollama --version
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如果返回了有效的版本号信息则表明初步集成已经顺利完成[^1]。
模型部署指南
下载预训练好的DeepSeek R1权重参数集
借助于内置管理器拉取远程仓库中的指定名称资源实例：
ollama pull deepseek-r1
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此动作会自动将选定的大规模自然语言理解框架加载入本地缓存区待命随时响应后续请求调用。
启动服务端口监听进程
激活后台守护线程以便接受来自外部网络连接尝试的同时开放API接口供第三方应用对接交互之用：
ollama serve
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此时应当注意防火墙策略配置以免造成不必要的访问阻碍影响正常使用体验效果。
Web UI前端展示层构建
考虑到可视化操作界面能极大提升工作效率降低学习成本的优势特性，推荐采用基于浏览器渲染技术打造而成的OpenWebUI作为辅助开发调试利器之一。
Python虚拟环境创建与依赖库安装
先决条件是预先安置好Python解释器之后再继续下面的操作步骤:
pip install -r requirements.txt
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这里假定项目根目录下存在名为requirements.txt的需求清单文档列出了所有必要的扩展模块列表项。
Docker容器化封装方案备选项
另一种更为便捷高效的方法莫过于直接从镜像市场抓取预制成品加以运用从而省去了繁琐的手工定制工序：

前提保障措施

确保目标机器上面提前完成了Docker Engine套件的基础架构搭建作业以防万一出现兼容性冲突问题而无法继续推进计划安排内的各项任务进度条向前迈进的步伐。

实际执行命令序列

依照官方指引手册上的说明依次键入如下所示的一系列控制台语句片段即可快速达成预期目的：
docker run -d \
--name=openwebui \
-p 7860:7860 \
-v /local/path/to/models:/models \
ghcr.io/.../open-webui:latest
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此处特别强调映射挂载卷的重要性因为它关系着能否正确读写持久化数据对象进而支撑起完整的业务逻辑链条运转机制得以顺畅运作起来而不至于中途夭折半途而废。
常见疑难杂症排查建议
针对可能出现的一些棘手难题提供几个通用性的解决方案供大家参考借鉴：

若遇到权限不足错误提醒时务必记得切换回超级管理模式重试一遍；
对于因网络波动引起的超时中断现象可以适当延长等待时限或者更换更稳定的线路接入点再次发起同步企图直至取得圆满成果为止；
如果发现某些功能缺失可能是由于缺少关键插件的缘故所以要仔细核对README.md里的附加条款遵照指示补充完整相应的内容板块才能让整体性能发挥得淋漓尽致不留遗憾之处。