deepseek 怎么本地部署
DeepSeek 本地部署指南
环境准备
对于硬件需求,最低配置应满足:CPU(支持AVX2指令集)+ 16GB内存 + 30GB存储;而推荐配置则为NVIDIA GPU(RTX 3090或更高级别)+ 32GB内存 + 50GB存储[^2]。
关于软件依赖方面,操作系统可以是Windows、macOS或是Linux。如果计划使用Open Web UI,则需预先安装Docker。
安装 Ollama
为了启动并运行deepseek-r1:32b
版本,在命令行工具中输入如下命令:
ollama run deepseek-r1:32b
这条命令会调用Ollama服务来加载指定的大规模语言模型实例,并使其处于可交互状态[^1]。
获取模型文件
针对不同大小的预训练模型,可以从Hugging Face平台获取对应的权重文件。例如,要获得DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
这一特定变体,应当访问其官方页面完成下载操作[^3]。
通过上述步骤,可以在个人计算机上成功搭建起DeepSeek的工作环境,从而实现离线状态下对该大型语言模型的应用开发与测试工作。
Deepseek 本地部署
DeepSeek 本地部署教程和配置指南
环境准备
为了成功部署DeepSeek-VL2,在开始之前需确认环境满足特定的要求。这包括操作系统版本、Python 版本以及其他必要的依赖项[^1]。
安装Ollama平台
作为第一步,访问官方网址https://ollama.com/download下载并安装Ollama平台。该平台提供了管理各种AI模型的基础架构支持,对于后续操作至关重要[^2]。
获取所需模型
通过Ollama命令行工具获取所需的DeepSeek系列模型。具体来说,可以使用ollama pull
指令来拉取不同规模大小的预训练模型文件至本地存储中:
# 下载指定版本的DeepSeek模型
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama pull deepseek-r1:14b
启动与交互
完成上述准备工作后,利用如下命令启动选定的大规模语言模型,并开启人机对话界面:
# 使用较小参数量的模型进行测试
ollama run deepseek-r1:1.5b
# 对于较为复杂的任务场景,则可以选择更大容量的变体
ollama run deepseek-r1:8b
此外,还可以借助其他辅助性的CLI选项来进行更加精细的操作控制,比如查看当前可用资源状态(ollama list
)或是终止不再使用的进程实例(ollama rm <model_name>
)等[^3]。
deepseek 本地 部署
DeepSeek 本地部署方法
对于希望在本地环境中部署 DeepSeek 的用户而言,操作流程主要分为几个部分来完成整个过程。
下载所需模型
为了开始使用 DeepSeek,在命令提示符窗口中输入特定指令以下载所需的模型版本。例如,如果想要获取不同大小的 deepseek-r1
模型之一,则可以执行如下所示的一条或多条命令:
ollama run deepseek-r1:1.5b
ollama run deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:14b
这些命令会触发对应规模模型文件的下载动作[^1]。
查看已有的容器列表并启动服务
一旦完成了上述步骤中的任意一项或多项后,可以通过运行 ollama list
来查看当前系统中存在的所有可用容器情况;接着利用 ollama run deepseek-r1:latest
启动最新版的服务实例[^2]。
通过以上两步即可实现 DeepSeek 在个人计算机上的快速安装与激活工作流。
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