本地文件上传到局域网github代码步骤

如果您想将本地文件上传到局域网 Github 代码库，请遵循以下步骤：

1. 安装 Git 客户端。
2. 打开终端（Mac 用户）或 Git Bash（Windows 用户）。
3. 进入到本地文件所在的文件夹。
4. 在终端中输入以下命令以初始化 Git 仓库：

$ git init

5. 将本地文件加入 Git 管理：

$ git add .

6. 提交文件：

$ git commit -m "Initial commit"

7. 在局域网 Github 上创建一个新的代码库。
8. 在终端中输入以下命令以关联本地仓库与远程代码库：

$ git remote add origin <局域网 Github 代码库的 URL>

9. 将本地仓库中的文件上传到远程代码库：

$ git push -u origin master

以上是将本地文件上传到局域网 Github 代码库的步骤。希望对您有所帮助！

相关问题

如何将文件夹提交到局域网中的github 详细代码步骤

### 回答1：

首先，你需要打开Git Bash终端并将文件夹添加到仓库中，以便将文件夹上传到GitHub。其次，你需要将文件夹提交到GitHub，这需要你输入以下命令：git commit -m "提交信息"，其中提交信息是针对提交的文件夹的描述。接下来，你需要将文件夹推送到GitHub，这需要你输入以下命令：git push origin master，这将文件夹推送到GitHub上。最后，你可以使用以下命令将文件夹添加到局域网中的GitHub：git remote add origin [GitHub上的URL]，这样你就可以将文件夹提交到局域网中的GitHub了。

### 回答2：
将文件夹提交到局域网中的 Github 可以通过以下步骤完成：

1. 配置局域网 Github 服务器：在局域网中的一台服务器上安装、配置并运行 GitHub 服务器。

2. 创建仓库：在 GitHub 服务器上创建一个新的仓库，用于存储要提交的文件夹。

3. 克隆仓库：在本地使用 Git Bash 或 GitHub Desktop 等工具克隆刚创建的仓库到本地。

4. 将文件夹复制到本地仓库目录：将要提交的文件夹复制到刚刚克隆的本地仓库目录中。

5. 添加文件夹：使用 Git Bash 或 GitHub Desktop 执行命令 `git add 文件夹路径`，将文件夹添加到本地仓库。

6. 提交更改：执行命令 `git commit -m "提交信息"`，提交添加的文件夹到本地仓库。

7. 推送到远程仓库：执行命令 `git push origin 分支名称`，将本地仓库的更改推送到远程仓库（GitHub 服务器）。

8. 在局域网中访问仓库：通过浏览器访问 GitHub 服务器所在的局域网地址，进入刚创建的仓库页面，即可查看提交的文件夹。

需要注意的是，在执行上述步骤前，需要确保局域网中的 GitHub 服务器已正确设置并运行，并且已经配置好身份验证等相关信息，以便进行推送操作时能够顺利进行认证。另外，在提交文件夹时，也可以添加 `.gitignore` 文件来忽略不需要提交的文件或文件夹。

### 回答3：
将文件夹提交到局域网中的GitHub的详细代码步骤如下：

1. 在局域网中搭建一个GitHub服务器，可以使用GitHub Enterprise或者自建GitLab等。
2. 在服务器上创建一个新的仓库，用来存储你要提交的文件夹内容。
3. 在本地的命令行终端或者GUI工具中进入你要提交的文件夹的路径。
4. 使用以下命令初始化一个本地git仓库：git init。
5. 将你要提交的文件夹中的所有文件添加到本地git仓库中，可以使用以下命令：git add .（注意：这里需要包括"."来添加所有文件，如果只想添加部分文件，需要指定文件路径）。
6. 提交文件到本地git仓库，使用以下命令：git commit -m "提交信息"（在引号中填写你的提交信息，描述本次提交的内容）。
7. 在GitHub服务器上创建的仓库中找到仓库的网址（URL）。
8. 将本地仓库与远程仓库关联，使用以下命令：git remote add origin <远程仓库URL>（将远程仓库URL替换为实际URL）。
9. 将本地的提交推送到远程仓库中，使用以下命令：git push -u origin master（第一次推送时需要添加参数“-u”）。
10. 当推送完成后，你的文件夹内容就被提交到了局域网中的GitHub服务器中。

这些步骤会将你的文件夹内容提交到局域网中的GitHub，其他局域网中的成员也可以通过相同的方式来克隆该仓库，并获取你提交的文件夹内容。

deepseek本地部署学校

### 如何在学校环境中本地部署DeepSeek

#### 准备工作
为了成功地在学校环境中部署 DeepSeek，需先确认学校网络环境允许外部资源下载以及端口开放情况。通常情况下，学校的防火墙设置较为严格，可能需要联系管理员获取必要的权限和支持。

#### 安装 LM Studio
LM Studio 是一种用于本地部署 deepseek 的工具，它不仅支持单机运行还能够向同处一局域网内的设备提供服务接口[^1]。因此，在开始之前应当按照官方文档指示完成该平台的安装配置过程。

对于 Windows 用户来说，可以通过访问官方网站或者相关论坛寻找适合的操作指南；而对于 Linux 或 MacOS 平台，则建议直接参照 GitHub 上提供的说明文件执行命令行操作来安装最新版的应用程序。

#### 配置 DeepSeek 模型
一旦 LM Studio 成功启动并正常运作之后，下一步就是加载预训练好的 DeepSeek 模型了。这一步骤涉及到模型文件的下载与解压放置于指定目录下以便被应用程序识别读取。如果是在校园内部署的话，考虑到带宽限制等因素影响下载速度甚至无法连接至远程服务器的情况发生，最好提前准备好离线包形式的模型数据集，并将其上传到校内可访问的位置供后续使用。

另外值得注意的是，由于不同版本之间可能存在兼容性差异，所以在选择具体哪个 release 版本时要仔细核对系统需求列表确保所选项目能顺利适配当前硬件条件。

#### 接入自定义知识库 (RAG)
为了让 DeepSeek 更加贴合实际应用场景中的需求特点，可以考虑为其接入定制化的知识图谱或数据库作为补充资料源。通过这种方式可以使 AI 助手具备更强的理解能力和更广泛的信息覆盖面，从而更好地服务于特定领域内的问答任务。关于这部分内容的具体实施方法可以在之前的讨论中有提到过[RAG（本地知识库）][^2]的相关概念和技术细节。

#### API 调用实例
最后当一切准备工作都完成后就可以尝试利用编程语言编写简单的客户端脚本来测试新搭建的服务是否可用啦！这里给出一段基于 Go 语言编写的简单例子用来发起 HTTP 请求并与远端API交互：

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io/ioutil"
)

func main() {
	resp, err := http.Get("http://localhost:8080/api/v1/query?q=hello%20world")
	if err != nil {
		fmt.Println(err.Error())
		return
	}
	defer resp.Body.Close()

	body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
	fmt.Printf("%s\n", body)
}

这段代码展示了如何发送 GET 请求给位于 `localhost` 地址上监听着第 8080 号端口的服务端点 `/api/v1/query` ，并将返回的结果打印出来显示在控制台上。当然这只是最基础的功能演示而已，更多高级特性还需要进一步探索研究才行哦！