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DeepSeek-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 之间，默认值为512 max_length = st.slider("max_length", 0, 1024, 512, step=1) # 创建一个标题和一个副标题 st.title(" DeepSeek /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
69010编辑于 2025-07-17DeepSeek-7B-chat FastApi 部署调用
DeepSeek-7B-chat FastApi 部署调用 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api.py /deepseek-llm-7b-chat' # 加载预训练的分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path 的端口映射到本地，从而在本地使用api uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006, workers=1) # 在指定端口和主机上启动应用 Api 部署
41110编辑于 2025-07-17- 来自专栏C++
【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
3.8K32编辑于 2025-02-08 TencentOS Server 3.1 部署 DeepSeek-R1-7B
目前在腾讯云上已经提供了多种体验和使用DeepSeek的方法，但经常有行业的小伙伴询问：“能否在企业私有化场景的国产服务器上部署和使用DeepSeek？”这就给大家安排！ 部署环境说明本次部署计划部署DeepSeek-R1-7B，根据资源要求，实验配置的硬件资源为海光CPU+Nvidia T4 GPU，海光CPU分配8核资源，配置32GB内存，磁盘为100GB SSD磁盘 使用Ollama运行DeepSeek R1 7b下载DeepSeek R1 7b# ollama pull deepseek-r1:7b查看模型信息ollama listNAME run deepseek-r1:7b>>> 你是谁<think></think>您好！ Tencentos同时还支持其他版本DeepSeek，若部署有问题或需进一步优化，可查阅资料或咨询专业人员。
1.2K00编辑于 2025-02-16- 来自专栏C++
【DeepSeek】deepseek可视化部署
1 -> 前文 【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek 通过前文可以将deepseek部署到本地使用，可是每次都需要win+R输入cmd调出命令行进入到命令模式，输入命令 ollama run deepseek-r1:latest。 deepseek大模型，选择该模型，并点击保存 随便提问一个问题试一下。 另一个测试用例：计算5^3 mod7. 5^3=125 mod7是6（因为7*17=119，125-119=6）。 按照代码： 初始res=1, a=5, b=3. res = (5 *4) mod7 →20 mod7=6. a平方=4*4=16 mod7=2. b=0. 第三次循环，b=0结束。返回res=6。正确。 看起来代码是对的。
95920编辑于 2025-02-12 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。
2.3K10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。
1.7K10编辑于 2025-05-18 deepseek7b本地部署技巧，新手也能玩得转
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 4：配置部署参数模型下载完成后，软件自动安装DeepSeek部署，等待部署完成，在软件中点击【立即体验】。 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！
71210编辑于 2025-09-09deepseek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
91720编辑于 2025-02-13- 来自专栏运维小路
DeepSeek-离线部署版
前面2个小节我们虽然介绍了在Win电脑和Linux服务器里面部署DeepSeek，他们都有安装模型的操作，而且这个操作会很费时间，那有没有一个方法可以提前下载好文件，然后只需要一个启动命令就可以实现呢？ 如果要提供自动部署脚本，我们首先就是要分析我们的安装过程都做了什么，然后根据部署过程的动作才能把部署内容封装到一起。 3.文件组合打包 前面两个步骤我们搞清楚了这个DeepSeek的逻辑，我们把ollama和模型的文件放置到一起，然后进行打包压缩(该文件压缩后大概3.1G)。
2K10编辑于 2025-02-21 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-基于vLLM部署
#国内镜像站 https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 脚本下载 #下载一个python包，用于下载模型 (vllm) [root@MiWiFi-RD03 revision='master') #执行下载 python down_model.py 7.启动模型 最后的参数是我这个显卡性能不行，才需要加的，默认只要本地路径即可。 vllm serve \ /root/deepseekr1_1.5b/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --dtype=half 8.访问模型 这个 /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", "messages": [{"role": "user", "content": "写一篇关于AI安全的短论文" result = stream_chat_response() print("\n--- 完整响应 ---") print(result) 我后面用Ubuntu 20.4 重新部署了一次
2.5K01编辑于 2025-03-03 - 来自专栏运维小路
DeepSeek-Open WebUI部署
前面部署了vLLM版本以后，访问它比较麻烦。如何才能更好的实现访问呢，这个就是我们今天要讲的Open WebUI，它可以向我们使用官方DeepSeek一样直接在网页进行对话。 OPENAI_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1 # 设置默认模型路径 export DEFAULT_MODELS="/root/deepseekr1_1.5b/deepseek-ai /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" # 启动Open WebUI open-webui serve 4.配置Open WebUI 5.开始提问
1.7K00编辑于 2025-03-04 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。 确定下载模型后，点击下方【点击即可下载】按钮，等待安装完成即可，这一步不用你操心，软件会自动完成部署。在DS本地部署大师软件中，无需手动部署DeepSeek7B模型，下载模型后，软件会自动部署。 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～
84720编辑于 2025-09-18- 来自专栏Tencent云服务征文
DeepSeek上云 | 腾讯云HAI如何部署使用DeepSeek
HAI提供了不同的算力套餐，用户可以根据自己的需求购买，并且可以通过HAI预置的多种 AI 环境帮助用户快速部署。所以本篇文章主要探究如何使用HAI，一键轻松完成DeepSeek的部署。 按照我们本地部署的思维和步骤来说，在上面步骤中选择安装Ollama，然后再用Ollama拉取DeepSeek大模型完成部署。 选择应用 - DeepSeek我们在社区应用下可以找到 DeepSeek-R1 进行选择。这里HAI提供了DeepSeek-R1 1.5B及7B两种模型环境，能够满足用户快速部署和使用的需求。3. 至于算力方案的选择上，对于DeepSeek-R1 1.5B和7B的模型，使用GPU基础型套餐就可以运行。如果想要DeepSeek实现更快的推理回答，就可以选择GPUT进阶型方案。4. 模型选择在上面选择社区应用的时候，我们就知道应用环境内置了DeepSeek-R1 1.5B和7B两个模型。我们可以切换模型。这样，我们就可以使用DeepSeek了。
1.9K51编辑于 2025-02-07 - 来自专栏云上实验室
如何快速部署DeepSeek| 腾讯云TI部署指南
一、为什么要使用DeepSeek + 腾讯云HAI近年来，随着大模型与多场景应用的蓬勃发展，AI工程师越来越需要快速、高效且低成本地部署和管理模型服务。 在模型体验中可以体验与DeepSeek模型的对话。创建在线服务在DeepSeek的模型页面，点击新建在线服务，进入到服务创建页面。填入服务名称之后，选择机器来源用来部署DeepSeek。1. 轻量级，适合移动端和本地推理低（PC 可运行）DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BQwen7B适合本地推理和轻量级服务器部署中等（24GB+ VRAM）DeepSeek-R1-Distill-Llama 点击调用API，可以查看DeepSeek的服务调用地址。同时可以点击实例进入详情页面，我们可以看到安装了DeepSeek大模型实例的信息。这样，我们就完成了DeepSeek在腾讯云TI平台的部署。 有任何问题或意见，欢迎在相关社区或官方文档中查阅更多信息，也可以向腾讯云和DeepSeek官方团队寻求支持。祝你一切部署顺利，玩得开心！
1.6K30编辑于 2025-02-10 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型 前置条件 使用英伟达显卡下载cuda驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Ollama Ollama deepseek-r1:1.5b # 7B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 4.7G ollama run deepseek-r1:7b # 8B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 4.9G ollama run deepseek-r1:8b # 14B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 9G ollama run deepseek-r1 :14b # 32B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 20G ollama run deepseek-r1:32b # 70B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 43G ollama run deepseek-r1:70b # 671B Llama DeepSeek R1 # 所需空间大约 404G ollama run deepseek-r1:671b
2.7K20编辑于 2025-02-04 - 来自专栏AllTests软件测试
本地部署AI大模型DeepSeek
DeepSeek的核心产品，是一系列强大的大语言模型。 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。 2、搜索并安装DeepSeek模型。 搜索大语言模型： https://ollama.com/search 可以看到DeepSeek-R1。 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。
82410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 文件结构示意~/.ollama/models/├── deepseek-r1.gguf # 原始模型（未修改）└── deepseek-custom.gguf # 你的微调版本
3.7K23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。 我们将以 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型为例，逐步指导你完成环境配置、模型下载、vLLM 安装及推理服务的启动与调用。 1. 下载 DeepSeek 模型 接下来，我们需要下载 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型。 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！
1.3K10编辑于 2026-03-11 - 来自专栏小陈运维
使用Ollama部署deepseek大模型
使用Ollama部署deepseek大模型前置条件使用英伟达显卡下载cuda驱动https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsOllamaOllama 官方版: 模型，也可以启动他的模型https://ollama.com/search# 模型的安装命令# 1.5B Qwen DeepSeek R1 # 所需空间大约 1.1Gollama run deepseek-r1 :1.5b# 7B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 4.7Gollama run deepseek-r1:7b# 8B Llama DeepSeek R1# 所需空间大约 4.9Gollama run deepseek-r1:8b# 14B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 9Gollama run deepseek-r1:14b# 32B Qwen DeepSeek R1# 所需空间大约 20Gollama run deepseek-r1:32b# 70B Llama DeepSeek R1# 所需空间大约 43Gollama run deepseek-r1:70b# 671B
3.4K12编辑于 2025-01-26
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