deepseek本地离线部署

DeepSeek 本地离线部署教程
下载 Ollama 工具
为了实现 Deepseek 的本地化部署，首先需要获取 Ollama 这款用于管理并部署 AI 模型的工具。对于希望在无互联网连接环境下操作的用户来说，提前准备好该软件包至关重要[^1]。
获取所需模型文件
针对不同需求可以选择适合版本的预训练模型来完成安装工作。具体而言，如果计划采用 DeepSeek-R1 或者其他变体如 Distill 系列，则应从官方指定渠道下载对应的基础框架以及权重参数等资源文件[^3]。
安装配置环境
以 Windows 平台为例，在成功取得上述材料之后，按照官方文档指示设置运行时依赖项和服务端口映射关系等内容；确保所有必要的 Python 库已被正确加载至目标机器上，并验证 TensorFlow/PyTorch 版本兼容性等问题[^2]。
配置启动脚本
编写批处理命令(.bat)或者其他形式自动化执行程序，用来简化后续调用流程。通过这种方式可以快速初始化服务进程、设定默认输入输出路径以及其他个性化选项。
@echo off
set PATH=%PATH%;C:\path\to\ollama\bin
start ollama serve --model=deepseek-r1-distill-qwen-7b --port=8080
登录后复制
使用浏览器插件测试接口功能
最后一步是在客户端侧利用像 Page Assist 这样的扩展组件来进行初步的功能性和稳定性检验。这不仅有助于确认整个系统的正常运作状态，同时也让用户熟悉了实际应用场景中的交互方式。