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【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek
1 -> 概述 DeepSeek是由中国的深度求索公司开发的一系列人工智能模型，以其高效的性能和低成本的训练而受到关注。 Janus-Pro：2025年1月28日发布，分为7B(70亿)和1.5B(15亿)两个参数量版本，且均为开源，在多模态理解和文本到图像的指令跟踪功能方面取得重大进步，同时增强了文本到图像生成的稳定性， 2 -> 本地部署deepseek 2.1 -> 安装ollama ollama官网 点击Download下载 选择对应的操作系统，本次以Windows操作系统为例 点击Download for Windows 2.2 -> 部署deepseek-r1模型 回到ollama官网点击左上角的Models进入如下界面。 这样本地部署deepseek就算完成啦
4K32编辑于 2025-02-08 deepseek本地部署有什么用？解锁 DeepSeek 本地部署
DeepSeek 作为一款备受瞩目的大模型工具，其本地化部署逐渐成为众多用户关注的焦点。今天，我们就来深入探讨 DeepSeek 本地部署的用途，为大家详细介绍一款助力本地部署的神器，快来看看吧。 一、为什么要进行 DeepSeek 本地部署DeepSeek 本地部署保障数据隐私，适配敏感行业合规需求。降低网络依赖，无网络也能稳定运行，保障实时场景业务连续。 二、DS 本地部署大师 —— 本地部署的得力助手①一键部署，轻松上手DS 本地部署大师它内置了 DeepSeek - R1 全系列模型（1.5B/7B/14B/32B/70B），根据智能推荐并下载适合的模型版本 ，以DeepSeek - R1-7B模型为例。 DS 本地部署大师凭借其强大的功能和便捷的操作，为用户实现 DeepSeek 本地部署提供了一站式解决方案。
2.6K10编辑于 2025-08-21- 来自专栏分享学习
DeepSeek本地部署教程
DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具，通过本地部署，用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek，以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前，需要确保计算机满足以下环境要求： 操作系统：Linux（推荐）或Windows。 Python版本：Python 3.7及以上。 在DeepSeek项目目录下，运行以下命令创建虚拟环境：python3 -m venv deepseek-env（Linux）或deepseek-env\Scripts\activate（Windows 用户也可以根据自己的需求选择合适的模型版本进行下载，如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b等。模型越大，对计算机的内存和显卡配置要求越高。 (result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动DeepSeek后，可以通过API服务器或直接在Python脚本中调用模型进行推理。
1.9K10编辑于 2025-05-18 deepseek本地部署简要教程
安装ollama访问：https://ollama.com/安装AI模型访问模型列表：https://ollama.com/search安装deepseek-r1命令行运行：ollama run deepseek-r1
97020编辑于 2025-02-13- 来自专栏AllTests软件测试
本地部署AI大模型DeepSeek
官方网址： https://www.deepseek.com/ 本篇讲解如何快速的在本地部署AI大模型DeepSeek。 2、本地部署DeepSeek 1、首先要下载安装Ollama。 Ollama是一个开源的大型语言模型本地部署框架。 特点： 多平台支持，如Windows、macOS、Linux，还支持Docker，方便跨平台部署。 本地运行，让用户可在本地设备上运行大型语言模型，无需网络连接也能使用部分功能。 官方网址： https://ollama.com/ 快速上手使用大语言模型。 在本地运行Llama 3.3、DeepSeek-R1、Phi-4、Mistral、Gemma 2等模型。 根据所属平台，下载指定的Ollama。 它支持多种大语言模型运行程序，如Ollama和兼容OpenAI的应用程序编程接口（API），还内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，使其成为一个强大的人工智能部署解决方案。
93410编辑于 2025-02-10 - 来自专栏开发经验
DeepSeek本地部署+微调训练
本地训练流程（无需专业知识），从数据准备到模型部署的完整操作指南：一、准备训练数据1. 下载训练脚本创建文件夹：mkdir deepseek_train下载官方示例脚本：wget https://example.com/train_deepseek.py wget https://example.com 启动训练在命令行执行（根据显存调整参数）：accelerate launch train_deepseek.py \ --model_name "deepseek-ai/deepseek-llm-7b 查看训练日志训练文件夹会生成 training_logs.txt，重点关注：Epoch 1/3 | Loss: 2.34 → 1.78Epoch 2/3 | Loss: 1.78 → 1.23五、部署训练好的模型 --gradient_checkpointing 参数输出乱码检查数据文件是否保存为UTF-8编码模型不加载确认.gguf文件是否放在正确的models目录按照这个流程操作，即使没有AI基础也能完成本地训练
3.9K23编辑于 2025-02-25 - 来自专栏Crossin的编程教室
DeepSeek 本地部署指南（基于 vLLM）
本指南将详细介绍如何使用 vLLM 在本地部署 DeepSeek 语言模型。 下载 DeepSeek 模型 接下来，我们需要下载 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型。 /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local_dir /path/to/save/model 将 /path/to/save/model 替换为你希望保存模型的本地路径。 虽然某些模型可能需要注册账号，但 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是公开的，可直接下载。 3. 安装 vLLM vLLM 是一个高效的大型语言模型推理库，支持快速部署。 总结 通过以上步骤，你已成功在本地部署了 DeepSeek 模型，并能够通过 vLLM 进行推理。如果在部署过程中遇到问题，请参考 vLLM 官方文档或在相关社区寻求帮助。祝你使用愉快！
1.8K10编辑于 2026-03-11 deepseek7b本地部署技巧，新手也能玩得转
作为专注于大模型本地部署的工具，DS本地部署大师专为新手设计，核心优势在于简化流程、智能适配。 它能自动检测系统环境，一键安装所需依赖，无需手动敲代码；内置 DeepSeek7B 专属部署模板，预设优化参数，避免因配置错误导致部署失败。适配主流硬件配置，让新手无需深究技术细节就能快速上手。 步骤3：获取 DeepSeek7B 模型文件打开 DS 本地部署大师，在主界面点击 “模型管理”。选择 “DeepSeek7B”，点击下方“点击即可下载”按钮。 步骤5：启动部署进入DeepSeek7B部署界面，在此界面可选择智能模型，如DeepSeek模型版、豆包、文心一言等，还支持上传文档。 通过DS本地部署大师，新手无需深入研究命令行和配置文件，就能快速玩转DeepSeek7B。部署后还能在软件中调整模型推理参数，优化使用体验。赶紧试试，解锁属于你的大模型本地应用吧！
80510编辑于 2025-09-09- 来自专栏stark张宇
新手快速安装部署本地DeepSeek
概述随着DeepSeek的爆火，身为行业从业人员不得不了解和接受，AI做为一种工作中工具的重要性已经变的不言而喻了，互联网的维度已经在悄悄的变化了，分享一篇本地安装部署DeepSeek的教程。 2、选择模型ollama数据库里更新了很多数据模型，现在最火的属于咱们的DeepSeek-R1，选择电脑配置能运行起来的对应模型，不然会很慢，主要是内存和CPU要高，处于体验尝鲜来说，我选择的是7b的模型 ，去终端执行命令，下图是官方介绍模型的对比和差异：下载模型命令，windows对应的就是打开Cmd，执行命令，过程是一样的：ollama run deepseek-r1:7b安装完成如下图：3、使用理论上本地安装完了 ，就可以使用本地部署的模型进行简单交互，下图中>>>后面是我提问的问题，蓝色的think是DeepSeek-R1自我思考和推理的过程，绿色的框经过推理而得出是答案，是不是很简单，就在本地部署完了。 ChatboxChatbox是AI对话框工具，点击官网下载，安装，设置对话框选择 ollama Api 和 deepseek-r1:7b 模型。这样看起来高大上的AI对话盒子就完成了。
1.1K44编辑于 2025-02-15 - 来自专栏前端框架
手机也能本地部署 DeepSeek！
网上已经很多PC端本地部署DeepSeek的教程了，今天来教大家怎么在手机端部署。 首先需要在手机端下载PocketPal。 安卓如下： IOS如下： 下之后，我们打开 PocketPal，打开点击 go to models 点击加号，可以选择加载模型的方式：本地或者 Hugging Face 我们可以选择Hugging Face ， 搜索DeepSeek 选择想要的模型下载 等待下载完成，然后点击Load按钮，加载模型。
1.6K10编辑于 2025-02-26 deepseek7B模型下载如何本地部署？适合新手的操作步骤
对于刚接触大模型的新手来说，DeepSeek7B模型的本地部署可能听起来有点复杂，但只要找对方法和工具，其实没那么难。 今天就来给大家详细讲解DeepSeek7B模型下载后如何本地部署，让部署过程变得简单又轻松。一、前期准备：在开始部署之前，需要先做好一些准备工作。 其次，要从官方渠道下载DeepSeek7B模型文件，并保存到指定文件夹，后续部署会用到。二、DS本地部署大师：新手的部署好帮手要是你觉得手动部署步骤太多、怕出错，那D本地部署大师绝对能帮上大忙。 三、基本操作步骤：在官网下载安装DS本地部署大师后，打开软件。在软件主界面，点击“模型”选项，然后在弹出的窗口里“选择模型”，软件提供丰富的deepSeek模型，如DeepSeek7B模型。 以上就是简单的deepSeek7B模型下载部署步骤啦，照着做基本都能解决。赶紧试试用DS本地部署大师来部署DeepSeek7B模型吧，感受一下大模型在本地运行的便捷～
96820编辑于 2025-09-18- 来自专栏全栈开发日记
本地部署DeepSeek-R1大模型
本文手把手教你部署DeepSeek模型，并通过本地API实现对话、编程、数据分析，小白也能秒变AI玩家！ 一、准备工作：安装Ollama Ollama是一个轻量级工具，支持在本地一键运行大模型（如Llama、DeepSeek等），无需复杂配置。 1. 二、一键部署DeepSeek模型 Ollama内置了主流模型库，直接通过命令行拉取即可。 下载DeepSeek模型 （根据需求选择模型版本，如deepseek-r1:7b、deepseek-math-7b等） ollama pull deepseek-r1:7b 注：首次下载需等待模型文件拉取 • 回复速度慢：关闭其他占用显存的程序，或尝试更小规模的模型（如deepseek-7b）。 通过Ollama，DeepSeek大模型的部署和调用变得前所未有的简单！
2.9K10编辑于 2025-02-10 - 来自专栏软件测试学习
Ollama搭配DeepSeek，本地部署全攻略
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正变得越来越普及，而将这些模型部署到本地设备上，不仅可以提高数据隐私性，还能降低对网络的依赖。 一、Ollama 简介 Ollama 是一个开源的本地大模型部署工具，旨在让用户能够在个人电脑上运行各种开源大型语言模型（如 Llama、DeepSeek 等）。 通过 Ollama，开发者、研究者和爱好者可以快速部署私有化 AI 应用，无需依赖云端服务，同时享受高效、安全的本地 AI 体验。 ，这将下载 DeepSeek 的 7B 模型。 在 API 选项 中，选择 Ollama，并将 API 地址设置为：http://localhost:11434 选择模型，例如 deepseek-r1:7b。
8.4K10编辑于 2025-02-18 本地部署DeepSeek R1大模型
1.2 安装cherry studio 前往官网https://cherry-ai.com/download下载对应操作系统的安装包 1.3 下载deepseek R1本地模型 直接前往Ollama官网 老周这里让 DeepSeek 帮我推荐使用哪个参数的模型。 run deepseek-r1:8b） 接下来可能有点慢，测你家网速的时候到了。 它不仅能调用你本地下载的模型，还可以连接各种云端模型服务，使用起来非常便捷。 1.4 设置Cherry Studio 然后在聊天界面，选择你所要对话的大模型，就可以直接对话了。 如果出现对话说明本地部署DeepSeek R1大模型成功了。如果出现404啥的说明你没有配置对API地址，检查下面这两个操作是否配置对了。
83910编辑于 2025-11-20- 来自专栏Linux运维技术之路
Deepseek大模型本地化安装部署
本地部署基于 Ollama 的 DeepSeek 模型，可以按照以下步骤操作。Ollama 是一个用于本地运行大型语言模型（LLM）的工具，支持多种模型，包括 DeepSeek。 一. 运行以下命令安装 Ollama： brew install ollama 或者这下载文件（https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip），本地安装 Linux 使用以下命令下载 DeepSeek 模型： ollama pull deepseek-r1:1.5b 如果 DeepSeek 不在默认模型列表中，可以手动指定模型文件的路径或 URL。 3. 通过 API 调用 DeepSeek 模型 Ollama 提供了一个本地 API，可以通过 HTTP 请求与模型交互。 启动 API 服务 1. 7. 图像化界面 • 使用chatboxai： 下载 https://chatboxai.app/zh • 选择模型提供方：OLLAMA API • 选择模型：deepseek-r1:1.5b
1.3K10编辑于 2025-02-06 - 来自专栏清羽飞扬
windows本地部署DeepSeek-R1模型
这一系列事件让我对deepseek产生了浓厚的兴趣，决定亲自尝试将其部署到本地，体验一下这个强大的AI模型。 出乎意料的是，部署过程异常简单。 下面，我将与大家分享在Windows系统上部署deepseek的全过程。为了让大家能够更方便地使用这个模型，我还在网上搜寻并筛选出来了四五款本地使用的ollama可视化工具，一并分享给大家。 好的，下面是一个更加官方且规范的版本： 前期要求 硬件要求 在本地部署DeepSeek-R1模型之前，请确保你的电脑的硬件符合以下要求： 处理器：支持x86_64架构的Intel或AMD处理器。 :7b作为演示： 这样，你就完整的跑完deepseek模型啦！ ，deepseek-r1:7b模型虽然在性能上不及当前一些更为庞大的模型，但其轻量级的设计使得它在本地环境中也能高效运行。
1.9K10编辑于 2025-02-09 - 来自专栏AI大流行时代
Ollama系列：轻松3步本地部署deepseek
本文主要介绍如何通过ollama快速部署deepseek、qwq、llama3、gemma3等大模型，网速好的小伙伴10分钟就能搞定。让你摆脱GPU焦虑，在普通电脑上面玩转大模型。 ollama run deepseek-r1:1.5b下载完成后，ollama会为我们运行刚下载的大模型。下面是我运行成功的截图：第三步：使用大模型恭喜你已经在本地成功安装了第一个私有大模型。 Ollama 是一款开源工具，能让你在个人电脑上本地运行各种大语言模型（如 DeepSeek、QwQ等）。简单说，它像是一个“离线版DeepSeek”，无需联网就能用AI聊天、写代码或处理文档。 总结本文介绍了如何使用ollama本地部署DeepSeek等大模型，通过干货分享了ollama常用的指令，以及如何获取更多大模型。但是我们目前仍然只是在命令行使用大模型，非常的不友好。 下一章我们将介绍如何摆脱命令行的束缚，将ollama集成到本地的AI工具中，实现聊天、自定义智能体等功能。
1.2K10编辑于 2025-03-15 告别部署难题！DeepSeek本地部署教程，一看就会
那么，有没有一种方法，能让“小白”用户也能够轻松地将强大的DeepSeek模型部署到自己的电脑上呢？答案是肯定的。下面教大家将复杂的本地部署过程变为人人皆可掌握的简单任务，来了解下吧。 一、为什么要本地部署AI模型在深入了解部署方法之前，我们有必要先明确本地部署的核心优势：① 数据安全与隐私保障：而通过本地部署，所有计算都在自己的电脑上完成，数据从始至终不离开本地硬盘，从根本上杜绝了数据在传输和存储过程中被泄露的风险 完成上述步骤后，恭喜你已经完成了deepseek AI模型的本地部署了，并且就算没有网络，它也能够检测出设备是否已断开网络，并且提供离线模式，这样不管我们身处何环境，都能够畅用AI工具。 运行7B左右的模型，建议至少有8GB显存；若想尝试更大的模型，则需要16GB、24GB甚至更高的显存。 通过本文的介绍，相信你已经学会了如何轻松地将 DeepSeek 模型部署到本地。这款工具的出现，大大降低了AI模型部署的门槛，让更多的人能够享受到AI带来的便利，感兴趣的小伙伴就去尝试下吧。
1.7K30编辑于 2025-09-09DeepSeek-7B-chat WebDemo 部署
DeepSeek-7B-chat WebDemo 部署 DeepSpeek 介绍 由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。 为了促进研究，DeepSeek 已经为研究社区开放了DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat。 /deepseek-llm-7b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 代码准备 在/root/autodl-tmp路径下新建 /deepseek-llm-7b-chat' # 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer @st.cache_resource def get_model(): # 从预训练的模型中获取 st.chat_message("assistant").write(response) 运行 demo 在终端中运行以下命令，启动streamlit服务，并按照 autodl 的指示将端口映射到本地
77110编辑于 2025-07-17【DS本地部署大师】一键搞定DeepSeek本地部署
现在，凭借【DS本地部署大师】，一切都变得简单易行。这款软件专为简化本地AI部署流程而设计，让即使是零基础的用户，也能轻松将DeepSeek模型配置到本地电脑，下面来为大家介绍下这款部署工具。 【DS本地部署大师】VS 【Ollama】：两种本地部署方案对比目前市面上也存在其他的DeepSeek本地部署方案，比如Ollama。那么，它们之间对比有哪些不同呢？ 【Ollama】：更适合具备一定技术基础的用户，追求更灵活的配置和更强的可扩展性，喜欢通过命令行进行操作详细操作步骤：使用【DS本地部署大师】一键部署DeepSeek以下是使用该工具来实现一键部署DeepSeek 如果你不确定选择哪个版本，建议选择一个较小的模型，例如1.5B或7B，先进行体验，然后再尝试更大的模型。3、一键部署在选择模型版本后，你可以选择模型的安装路径。 【DS本地部署大师】以其极简的操作和卓越的性能，为我们广大用户提供了一种便捷、简单的DeepSeek本地部署方式。
2.8K10编辑于 2025-08-27
腾讯云开发者
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