如何将DeepSeek部署到本地电脑
时间: 2025-03-01 11:48:46 浏览: 21
部署DeepSeek至本地计算机
环境准备
对于希望在个人计算设备上部署DeepSeek的大规模语言模型，需先确认满足最低硬件条件：具备支持AVX2指令集的CPU、至少16GB RAM以及不少于30GB可用磁盘空间。为了获得更佳性能体验，建议采用配备有NVIDIA GPU（例如RTX 3090及以上型号）、32GB RAM和50GB以上存储容量的机器设置[^1]。
操作系统方面兼容Windows、macOS或Linux平台；另外，在计划利用Open Web UI界面时，则还需事先完成Docker环境搭建工作。
安装Ollama
针对苹果公司生产的便携式电脑产品线——即MacBook系列——其特色在于即使处于离线状态下也能正常使用AI功能来保障用户信息安全和个人隐私不受侵犯。具体操作步骤如下：
- 获取并安装Ollama：访问官方渠道下载适用于MacOS系统的ollama安装包文件，并依照提示指引逐步执行直至结束整个过程[^2]。
brew install ollama/tap/ollama
此命令通过Homebrew工具快速简便地完成了软件组件引入动作。
- 启动服务
一旦上述环节顺利完成之后，紧接着便是开启相应后台进程以确保后续交互顺畅无阻：
ollama start
这条语句负责激活由ollama所提供的各项核心服务能力。
使用Open Web UI (可选)
若打算借助图形化管理面板来进行更加直观便捷的操作控制的话，那么接下来就该考虑加入docker容器镜像资源了:
拉取最新版本image
执行
docker pull deepseek/open-webui:latest从而取得最新的open web ui发行版实例副本。运行container
最后一步则是依据实际应用场景设定参数选项后调用docker run -p 7860:7860 deepseek/open-webui:latest使能web端口映射关系以便于外部访问连接。
向AI提问 
相关推荐
大家在看
stm32cubemx
版本win-v6-9-2
苹果MFI认证芯片datasheet
苹果MFI认证芯片2.0c的datasheet
蓝色科技感数据可视化Bi大屏图表展示模板深色UI界面PSD设计素材
数据可视化
——ai
大数据 (1).eps
大数据 (2).eps
大数据 (3).eps
大数据 (4).eps
大数据 (5).eps
大数据 (6).eps
大数据 (7).eps
大数据 (8).eps
大数据 (9).eps
大数据 (10).eps
大数据 (11).eps
大数据 (12).eps
大数据 (13).eps
大数据 (14).eps
大数据 (15).eps
大数据 (16).eps
大数据 (17).eps
大数据 (18).eps
大数据 (19).eps
大数据 (20).eps
大数据 (21).eps
大数据 (22).eps
大数据 (23).eps
大数据 (24).eps
.......
——psd
01.psd
02.psd
03.psd
04.psd
05.psd
06.psd
07.psd
08.psd
09.psd
10.psd
11.psd
12.psd
13.psd
......
输入风速_输入脉动风速_
实现了用户自定义入口风速，并能根据时间与fluent计算时间进行插值计算
XenCenter7.6中文版
XenCenter7.6中文版，本人一直在用的版本，很好用。Citrix Xenserver
最新推荐
基于springboot框架的毕业设计系统的开发（完整Java源码+数据库sql文件+项目文档+Java项目编程实战+编程练手好项目）.zip
在如今社会上，关于信息上面的处理，没有任何一个企业或者个人会忽视，如何让信息急速传递，并且归档储存查询，采用之前的纸张记录模式已经不符合当前使用要求了。所以，对学生毕业设计信息管理的提升，也为了对学生毕业设计信息进行更好的维护，毕业设计系统的出现就变得水到渠成不可缺少。通过对毕业设计系统的开发，不仅仅可以学以致用，让学到的知识变成成果出现，也强化了知识记忆，扩大了知识储备，是提升自我的一种很好的方法。通过具体的开发，对整个软件开发的过程熟练掌握，不论是前期的设计，还是后续的编码测试，都有了很深刻的认知。
毕业设计系统通过MySQL数据库与Spring Boot框架进行开发，毕业设计系统能够实现教师管理，公告类型管理，班级管理，课题信息管理，任务类型管理，选题申请管理，学院管理，课题任务管理，最终成绩管理，公告信息管理，学生管理等功能。
通过毕业设计系统对相关信息的处理，让信息处理变的更加的系统，更加的规范，这是一个必然的结果。已经处理好的信息，不管是用来查找，还是分析，在效率上都会成倍的提高，让计算机变得更加符合生产需要，变成人们不可缺少的一种信息处理工具，实现了绿色办公，节省社会资源
中文版wordnet：分词SEO利器的使用体验与分享
中文版WordNet是一个基于语义的自然语言处理资源，它在功能上与英文的WordNet类似，是一种多语言的词库，主要用来进行语义分析、信息检索、文本理解等任务。它为自然语言中的词汇提供了层次化的概念和关系，包括同义词集（synsets）、同义词关系、上下位词关系以及词汇的词性标注等信息。
首先，WordNet将词汇按照概念进行了组织，每个概念被称为一个同义词集，同义词集内部的词汇具有相同或相近的意义。例如，在中文版WordNet中，“汽车”、“轿车”、“机动车”可能都属于同一个同义词集，因为它们在某些上下文中可以互换使用。
其次，中文版WordNet还包含了一系列的词汇关系。这些关系在不同的同义词集之间建立了联系，对理解词义及其上下文环境至关重要。这些关系主要分为以下几种：
1. 上位词（Hypernyms）和下位词（Hyponyms）：上位词指一个更一般的概念，下位词指一个更具体的概念。例如，“车辆”是“汽车”和“摩托车”的上位词，“轿车”和“SUV”则是“汽车”的下位词。
2. 同义词（Synonyms）：具有相同或相近意义的词汇。
3. 反义词（Antonyms）：意义相对的词汇。
4. 整体和部分（Meronymy）关系：表示整体与部分的关系，比如“汽车”是“车轮”的整体，而“车轮”是“汽车”的部分。
5. 事物及其属性（Attribute）关系：表示事物与其属性的关系，如“颜色”是“汽车”的属性。
WordNet作为一个语言资源，对于中文分词、SEO（搜索引擎优化）等领域非常重要。中文分词是将连续的文本切分成有意义的词语序列的过程，在中文信息处理中非常关键。WordNet可以为分词提供上下文理解，帮助区分多义词和确定正确的词汇意义。
在SEO方面，中文版WordNet可以用于关键词的选择和优化。由于WordNet提供了详尽的词汇语义关系，SEO专家可以利用这些信息找到相关性高的关键词，从而提高搜索引擎中网页的排名。
从描述中可知，用户提到他们下载的是只有32个表的版本，这表明他们可能下载的并不是完整的中文WordNet资源。完整的中文版WordNet包含大量的同义词集和词汇间关系，能够提供丰富的语义信息用于自然语言处理任务。
标签“分词”、“SEO”和“wordnet”共同指向了WordNet在自然语言处理和搜索引擎优化中的实际应用价值，其中“分词”直接关联到中文文本处理的基础技术，而“SEO”则强调了WordNet在提升网站可见性和关键词策略中的应用。
总结而言，中文版WordNet是一个宝贵的语义资源，它为理解和处理中文自然语言提供了强大的支持。它通过组织词汇概念和关系的方式，极大地促进了中文分词技术的发展，并为SEO提供了语义层面的优化方案。对于从事中文信息处理、自然语言理解和Web内容优化的专业人士来说，中文版WordNet是一个不可或缺的工具。
【精准测试】：确保分层数据流图准确性的完整测试方法
# 摘要
分层数据流图（DFD）作为软件工程中描述系统功能和数据流动的重要工具，其测试方法论的完善是确保系统稳定性的关键。本文系统性地介绍了分层DFD的基础知识、测试策略与实践、自动化与优化方法，以及实际案例分析。文章详细阐述了测试的理论基础，包括定义、目的、分类和方法，并深入探讨了静态与动态测试方法以及测试用
process::self
### 关于 `process::self` 的用法或含义
#### 在 Rust 中的定义与用法
在 Rust 编程语言中，`std::process::id()` 是用于获取当前进程 ID (PID) 的函数[^4]。需要注意的是，在标准库中并没有直接名为 `process::self` 的 API；然而，Rust 提供了通过模块 `std::process` 来操作进程的功能。如果提到 `process::self`，可能是某些特定上下文中对当前运行进程的一种抽象表示。
以下是使用 `std::process::id()` 获取当前进程 ID 的示例代码：
```rust
use
智能家居远程监控系统开源解决方案
智能家居远程监控系统是一种利用现代信息技术、网络通信技术和自动化控制技术，实现对家居环境的远程监测和控制的系统。这种系统让用户可以通过互联网，远程查看家中设备的状态，并对家中的各种智能设备进行远程操控，如灯光、空调、摄像头、安防系统等。接下来，将详细阐述与“Smart_Home_Remote_Monitoring_System:智能家居远程监控系统”相关的知识点。
### 系统架构
智能家居远程监控系统一般包括以下几个核心组件：
1. **感知层**：这一层通常包括各种传感器和执行器，它们负责收集家居环境的数据（如温度、湿度、光线强度、烟雾浓度等）以及接收用户的远程控制指令并执行相应的操作。
2. **网络层**：网络层负责传输感知层收集的数据和用户的控制命令。这通常通过Wi-Fi、ZigBee、蓝牙等无线通信技术来实现，有时也可能采用有线技术。
3. **控制层**：控制层是系统的大脑，负责处理收集来的数据，执行用户指令，以及进行智能决策。控制层可能包括一个或多个服务器、微控制器或专用的智能设备（如智能路由器）。
4. **应用层**：应用层提供用户界面，可以是移动APP、网页或者是PC客户端。用户通过这些界面查看数据、发出控制指令，并进行系统配置。
### 开源系统
提到“系统开源”，意味着该智能家居远程监控系统的源代码是开放的，允许用户、开发者或组织自由地获取、使用、修改和分发。开源的智能家居系统具有以下优势：
1. **定制性**：用户可以定制和扩展系统的功能，以满足特定的使用需求。
2. **透明性**：系统的源代码对用户公开，用户可以完全了解软件是如何工作的，这增加了用户对系统的信任。
3. **社区支持**：开源项目通常拥有活跃的开发者和用户社区，为系统的改进和问题解决提供持续的支持。
4. **成本效益**：由于无需支付昂贵的许可费用，开源系统对于个人用户和小型企业来说更加经济。
### 实现技术
实现智能家居远程监控系统可能涉及以下技术：
1. **物联网（IoT）技术**：使各种设备能够相互连接和通信。
2. **云服务**：利用云计算的强大计算能力和数据存储能力，进行数据处理和存储。
3. **机器学习和人工智能**：提供预测性分析和自动化控制，使系统更加智能。
4. **移动通信技术**：如4G/5G网络，保证用户即使在外出时也能远程监控和控制家庭设备。
5. **安全性技术**：包括数据加密、身份验证、安全协议等，保护系统的安全性和用户隐私。
### 关键功能
智能家居远程监控系统可能具备以下功能：
1. **远程控制**：用户可以通过移动设备远程开启或关闭家中电器。
2. **实时监控**：用户可以实时查看家中的视频监控画面。
3. **环境监控**：系统可以监测家中的温度、湿度、空气质量等，并进行调节。
4. **安全报警**：在检测到异常情况（如入侵、火灾、气体泄漏等）时，系统可以及时向用户发送警报。
5. **自动化场景**：根据用户的习惯和偏好，系统可以自动执行一些场景设置，如早晨自动打开窗帘，晚上自动关闭灯光等。
### 应用场景
智能家居远程监控系统广泛应用于家庭、办公室、零售店铺、酒店等多种场合。其主要应用场景包括：
1. **家庭自动化**：为用户提供一个更加安全、便捷、舒适的居住环境。
2. **远程照看老人和儿童**：在工作或出差时，可以远程照看家中老人和儿童，确保他们的安全。
3. **节能减排**：通过智能监控和调节家中设备的使用，有助于节省能源，减少浪费。
4. **商业监控**：商业场所通过安装远程监控系统，可以有效提高安全管理水平，减少财产损失。
### 结论
智能家居远程监控系统通过利用现代信息技术和网络通信技术，提供了一种便捷的家居管理方式。其开源特性和多样化的实现技术，不仅降低了用户的使用成本，也增加了系统的灵活性和可扩展性。随着技术的不断进步和人们生活水平的提高，智能家居远程监控系统将扮演越来越重要的角色。
【版本控制】：分层数据流图的高效维护与变更管理
# 摘要
本文系统地探讨了版本控制和分层数据流图设计的重要性和应用实践。第一章强调版本控制的基础知识和其在软件开发生命周期中的关键作用。第二章详细介绍了分层数据流图的设计原理，包括基本概念、设计方法和表示技巧，以及如何通过这些图解高效地管理和沟通软件设计。第三章探讨了版本控制系统的选择与配置，比较了不同类型系统的特点，并提供了配置主流系统的实际案例。第四章重点讨论分层数据流图的变更管理流程，阐述
操作系统原理实验一线程与同步
### 关于操作系统原理实验中线程与同步机制的示例
在现代操作系统的设计中，多线程环境下的同步问题是核心之一。为了确保多个线程能够安全地访问共享资源而不发生竞争条件（race condition），多种同步机制被引入并广泛应用于实际开发中。以下是几种常见的线程同步机制以及其实现方式。
#### 1. 使用屏障（Barrier）进行线程同步
屏障是一种用于协调一组线程完成特定阶段后再继续执行下一阶段的工具。它通常用于需要所有线程达到某个检查点后才能继续运行的情况。C++20 中引入了 `std::barrier` 类型作为原子引用的一部分[^1]，这使得开发者能够在复杂的多线程环境中更高效地
远程调试Java应用：在服务器上使用Tomcat进行Debug
标题“java tomcat 远程调试 在服务器上debug”暗示本文主要讲解在服务器上如何使用Java开发工具对Tomcat进行远程调试的过程。在深入了解这个过程之前，需要对Java、Tomcat以及远程调试的概念有所掌握。
Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，它强调跨平台的可移植性，通过Java虚拟机（JVM）在不同操作系统上执行。Java开发工具众多，其中最为人熟知的是Java开发工具包（JDK），它包括了Java编译器（javac）、Java运行时环境（java）以及大量的API和工具。
Apache Tomcat是一个开源的Servlet容器，实现了Java Servlet和JavaServer Pages（JSP）的技术规范。Tomcat由Apache软件基金会管理，它用于处理HTML页面和CGI脚本，提供一个HTTP服务器的运行环境。Tomcat可以独立运行，也可以作为Web服务器的插件运行。
远程调试是软件开发过程中一个重要的步骤，它允许开发者在不同的地点通过网络连接到运行中的程序进行问题诊断和代码调试。远程调试通常涉及客户端与服务端的配合，客户端通过网络发送调试请求到服务端，服务端再将调试信息反馈给客户端，这样开发者就可以远程查看程序运行状态，进行断点跟踪和变量查看等操作。
在Java中，远程调试通常利用Java开发工具包（JDK）中的jdb工具来实现，它是一个简单的命令行调试器。在Tomcat的远程调试中，开发者可能还会用到集成开发环境（IDE），如IntelliJ IDEA、Eclipse等，这些IDE提供了更为直观和功能丰富的图形界面，便于进行远程调试操作。
远程调试Tomcat服务器上的Java Web应用的过程大致如下：
1. 配置Tomcat服务器以启用调试模式：
- 在启动Tomcat时，需要添加JVM参数，例如：`-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,address=端口号,suspend=n`。
其中，`address`参数后跟的是端口号，远程调试将通过这个端口进行连接。`suspend=n`表示Tomcat启动时不挂起等待调试器连接。
2. 使用IDE或jdb工具连接到Tomcat服务器：
- 在IDE中，选择远程调试配置，设置主机名和端口与Tomcat服务器上配置的保持一致。然后启动调试会话。
- 如果使用jdb，可以通过命令行启动并附加到指定端口，例如：`jdb -attach localhost:端口号`。
3. 在客户端进行调试：
- 一旦远程调试连接建立，就可以进行标准的调试操作，如设置断点、查看变量、单步执行代码等。
4. 调试完成后，确保关闭调试模式，避免因暴露端口带来的安全风险。
在文档的描述部分提到“NULL”，表明原文档并未提供详细的描述内容。但是，根据博文链接，我们可以预见到文章可能包含了具体操作步骤和图示来说明如何在实际环境中对Tomcat进行远程调试。
关于“【压缩包子文件的文件名称列表】”部分，列表中包含的文件名看似与Java Tomcat远程调试主题无关。这些文件名看起来像是Word文档的内部结构，如`[Content_Types].xml`、`docProps`、`word`、`customXml`和`_rels`，这些可能是被压缩或打包的Word文档中的文件组成部分。这表明文档可能是以某种格式打包后进行分享的，但是在分析Java Tomcat远程调试的知识点时，这部分内容并不相关。
标签“源码 工具”提示我们在处理远程调试时，通常需要关注源代码层面的调试以及使用各种调试工具。开发者通常需要源代码来设置断点和查看变量值等，而工具则帮助他们实现这些调试行为。
综上所述，本文的主干内容集中在对如何在远程服务器上进行Java Tomcat应用调试的说明，这通常用于开发人员在开发和测试阶段进行问题定位和解决。这个过程需要开发者对Java及Tomcat有充分的认识，并且熟悉使用开发和调试工具。同时，远程调试是一个高级功能，适用于特定的开发和测试场景，它涉及网络连接和服务器配置，因此在实施过程中需要考虑安全和效率的因素。
【敏捷适配】：在敏捷开发中维持分层数据流图的有效性
# 摘要
敏捷开发与分层数据流图（DFD）的融合是当前软件工程领域关注的热点。本文首先概述了敏捷适配与DFD的基本概念，然后探讨了敏捷开发的核心原则与DFD的理论模型，以及在敏捷环境中DFD的适应性。本文接着分析了维护DFD的实践策略，包括工具和方法的使用、与敏捷迭代过程的结合，以及跨团队协作的机制。通过案例研究，本文提供了DFD
1dcnn一维卷积神经网络公式
<think>嗯，用户想了解一维卷积神经网络（1D CNN）的公式推导和计算方式。首先，我需要回忆一下一维卷积的基本概念。根据引用[4]，二维卷积在计算机视觉中应用广泛，但一维卷积主要处理序列数据，比如时间序列或文本。那用户可能是在处理这类数据，比如传感器数据或者自然语言处理任务。
首先，得明确一维卷积的数学表达式。二维卷积的输入是二维的，比如图像，而一维卷积的输入是一维的，比如向量。假设输入是一个长度为$L$的向量，每个位置有$C$个通道。那输入可以表示为$\mathbf{X} \in \mathbb{R}^{L \times C}$。卷积核的大小为$K$，输出通道数为$D$，那么卷积核的
