deepseek r1 离线包

DeepSeek R1离线安装包下载
对于DeepSeek R1的离线安装需求，当面临不稳定网络环境时，可以预先获取完整的离线安装包来确保部署过程顺利进行[^2]。
为了获得适用于DeepSeek R1版本的离线安装资源，建议访问官方指定或授权渠道确认是否存在对应的离线安装选项。通常这类软件会在官方网站提供详细的说明文档以及不同类型的安装器供用户选择。然而，在当前提供的参考资料中并没有直接提及有关于DeepSeek R1的具体下载链接信息。
鉴于此情况，推荐采取如下方式定位所需资源：

访问DeepSeek产品的官方网站或者开发者社区查找最新的发布说明；
查看是否有专门针对R1版本发布的公告页面，其中可能包含了离线安装包的相关介绍和下载指引；
如果上述途径未能找到确切的信息，则考虑联系技术支持团队询问如何获取适合企业内部使用的稳定版离线安装介质。

# 假设找到了正确的离线安装包URL, 使用wget命令下载(仅为示例)
$ wget https://example.com/deepseek-r1-offline-installer.tar.gz
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请注意验证所选版本号与目标环境兼容性的一致性，以避免因版本不匹配而导致潜在的问题发生。

相关问题

deepseek r1离线部署

DeepSeek R1 离线部署教程
准备工作
为了顺利进行DeepSeek R1的离线部署，需提前准备好必要的硬件和软件资源。确保目标机器具备足够的存储空间以及计算能力来支持模型运行。对于操作系统的选择，推荐使用稳定版本的Linux发行版，如Ubuntu LTS系列。
下载所需文件
由于是离线环境，在另一台可上网设备上下载所有必需组件包，包括但不限于：

DeepSeek R1官方发布的预训练模型权重文件
Python解释器及其依赖库打包镜像
WebUI前端静态资源压缩包

将上述资料拷贝至U盘或其他移动介质中以便后续传输到待部署服务器[^2]。
配置Python虚拟环境
在目标主机执行如下命令创建独立的工作区：
tar zxvf python-env.tar.gz
cd python-env
source bin/activate
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这一步骤旨在隔离不同项目间的潜在冲突，并简化后期维护成本。
安装依赖项
激活虚拟环境下继续操作，依次解压并加载先前准备好的各类扩展模块：
pip install --no-index -r requirements.txt
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注意这里requirements.txt应包含构建应用所需的全部第三方库列表；而参数--no-index指示pip忽略在线索引源仅限于本地查找满足条件的目标轮子文件。
初始化数据库与缓存机制
依据具体业务逻辑设计相应的持久化层方案，比如采用SQLite作为默认选项之一快速启动测试实例。同时考虑引入Redis等内存级队列加速热点查询响应速度提升用户体验感。
启动服务端口监听进程
一切就绪之后可以尝试调用入口脚本开启HTTP RESTful API接口供外部访问交互了:
from deepseek import create_app

app = create_app()
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
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此时应该能够在浏览器地址栏输入http://:5000查看欢迎页面确认安装成果。
测试验证环节
利用Postman或者curl工具模拟发送请求检验各项核心功能是否正常运作。针对可能出现的问题及时调整优化直至达到预期效果为止。

linux deepseek r1离线安装包

好的，我需要帮用户找到适用于Linux系统的DeepSeek R1模型的离线安装包。首先，用户提到了几个引用，需要看看这些引用中有没有相关的下载链接或安装方法。
引用[1]提到用户通过离线模型部署了DeepSeek R1，但未提供下载链接，只提到ollama的使用。引用[2]给出的是ollama的安装步骤，使用的是tar包解压，但未明确说明安装包来源。引用[3]提到服务器上有gguf文件，可能用户需要获取这种格式的模型文件。引用[4]中的Chatbox官网可能提供客户端，但不确定是否有模型下载。
接下来，我需要整理这些信息，确定可能的获取途径。首先，Ollama的官方可能提供模型支持，但用户需要离线安装，可能需要先下载模型文件。根据引用[2]的步骤，安装Ollama后，可能需要手动下载模型文件，比如通过ollama pull deepseek-r1，但离线环境下可能需要先获取模型文件。
另外，引用[3]提到的gguf文件，可能用户需要从Hugging Face等平台下载。需要检查DeepSeek的官方发布渠道，是否有提供GGUF或类似格式的模型文件。同时，用户可能需要确认是否有权限或是否需要申请访问这些文件。
最后，总结可能的步骤：安装Ollama，获取模型文件（通过官方渠道或第三方平台），进行离线部署。同时，提醒用户注意模型的隐私政策，确保合规使用。根据提供的引用信息，以下是Linux系统下DeepSeek R1模型离线部署的完整指南：
一、安装Ollama框架

下载Ollama安装包需从官网获取ollama-linux-amd64.tgz文件，执行命令解压安装：
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz #引用[2]
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验证安装
ollama --version
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二、获取DeepSeek R1模型文件

官方渠道当前DeepSeek官网未直接提供离线包下载，但可通过以下方式获取：

通过ollama拉取模型后导出：ollama pull deepseek-r1
ollama save deepseek-r1 > deepseek-r1.tar
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联系DeepSeek官方申请学术用途离线包

第三方资源部分社区平台如Hugging Face可能托管GGUF格式文件，例如：
wget https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-gguf/resolve/main/deepseek-r1.Q5_K_M.gguf #引用[3]
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三、离线部署步骤

导入Ollama模型
ollama load < deepseek-r1.tar
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启动服务
OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve
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连接客户端推荐使用Chatbox客户端（支持Linux）：
wget https://chatboxai.app/download/linux-deb
sudo dpkg -i chatbox-linux.deb #引用[4]
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四、注意事项

模型文件大小约20-30GB，需预留足够存储空间
学术使用需遵守《DeepSeek隐私政策》关于数据收集的规定[^3]
推荐使用NVIDIA显卡加速推理