Deepseek mac本地部署
macOS上本地部署Deepseek
使用Ollama进行部署
为了实现在macOS上的离线使用AI应用,保护隐私的同时享受高效能计算能力,在苹果笔记本电脑上可以采用Ollama与Open-WebUI工具来完成Deepseek的部署工作[^1]。
安装Ollama之后,通过它来进行Deepseek模型的具体部署操作成为可能。这一步骤的关键在于确保环境配置正确无误以及所需依赖项全部就绪[^2]。
brew install ollama # 假设通过Homebrew包管理器安装Ollama
下载并运行DeepSeek模型
继续前进至下载阶段,获取官方发布的预训练版本或是自定义调整后的Deepseek模型文件,并依据指导文档启动该模型服务。此过程通常涉及解压档案、设置必要的参数选项等准备工作。
对于希望简化流程或寻求图形界面辅助的用户来说,除了命令行交互外,还可以考虑利用Open-WebUI这类前端框架构建直观易用的操作面板。
可选方案:LM Studio
值得注意的是,在Mac平台上存在另一种较为简便的方法——即借助LM Studio软件实现相同目标。这种方法同样适用于其他操作系统如Windows和Linux,提供了跨平台的支持特性[^3]。
选择适合个人需求的技术路径后,按照相应指南逐步实施即可顺利完成整个项目的搭建任务。
deepseek mac 本地部署配置掏球
在 Mac 上进行 DeepSeek 的本地部署与配置
准备工作
为了在 MacOS 上成功部署 DeepSeek,确保环境满足最低硬件和软件需求。推荐使用最新版本的 macOS 并安装 Homebrew 来简化依赖项管理[^1]。
安装 Ollama
通过终端执行命令来安装 Ollama,这是构建 DeepSeek 所需的关键组件之一。具体操作如下:
brew install ollama
完成上述步骤后,验证安装是否成功:
ollama --version
如果显示版本号,则表示安装无误。
配置 Open WebUI
下载并设置 open-webui 是实现图形界面交互的重要部分。可以从 GitHub 获取最新的发布版,并按照官方说明文档中的指示逐步操作。通常涉及解压文件、调整配置参数等过程。
启动服务
一切准备就绪之后,在终端依次启动各个模块的服务端口,使整个系统能够正常运行而不必连接互联网。这一步骤可能涉及到修改某些默认路径或端口号以适应个人电脑的具体情况。
# 假设已进入 deepseek 项目目录下
./start.sh
以上即是在 Mac 设备上独立搭建 DeepSeek 的基本流程概述,期间遇到任何技术难题都可以查阅相关社区资源寻求帮助。
deepseek Mac本地化部署
DeepSeek Mac 本地化部署教程
准备工作
为了顺利安装并运行 DeepSeek,在 Mac 上需先确认已安装 Python 和 pip 工具。建议版本为 Python 3.8 或以上,这能确保兼容性[^1]。
安装依赖环境
创建虚拟环境有助于隔离项目所需的库文件和其他全局设置。打开终端执行如下命令来建立新的虚拟环境:
python3 -m venv deepseek-env
source deepseek-env/bin/activate
激活之后,利用 pip
来获取必要的软件包支持:
pip install --upgrade pip
pip install wheel setuptools
获取 DeepSeek 源码
前往官方仓库下载最新版源代码压缩包或将 Git 库克隆到本地机器上:
git clone https://github.com/deepseek-labs/deepseek.git
cd deepseek
配置与构建
进入解压后的目录后,继续按照提示完成剩余配置项的选择以及编译过程。对于 macOS 用户来说,可能还需要额外安装一些系统级别的工具链和服务,比如 Xcode Command Line Tools:
xcode-select --install
接着根据文档指示调整参数设定,并启动服务端程序:
pip install .
deepseek serve &
此时应该可以在浏览器里输入 http://localhost:7860 访问默认开启的服务页面了。
使用 API 接口调用
除了图形界面外,DeepSeek 还提供了 RESTful API 方式供开发者集成或自动化操作。具体方法可参照相应章节说明进行尝试测试。
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