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deepseekR1搭建本地知识库

时间: 2025-02-20 09:36:05 浏览: 98

### 如何搭建 DeepSeek R1 本地知识库 #### 安装 Ollama 为了启动并运行 DeepSeek R1，首先需要安装 Ollama。这一步骤是构建整个系统的基石[^1]。 ```bash pip install ollama ``` #### 获取 DeepSeek R1 和 RAG 技术集成利用 DeepSeek R1 结合 RAG（检索增强生成）技术能够高效创建本地知识库。此过程不仅提升了数据处理效率还增强了最终应用的功能性[^2]。 #### 准备环境：下载 anythingLLM 对于 Mac 用户来说，在完成上述准备工作之后，还需要获取 anythingLLM 来进一步支持 deepseek 的部署工作流[^3]。 ```bash git clone https://github.com/AnythingLLM/repo.git cd repo # Follow further instructions from the repository README to set up AnythingLLM. ``` #### 使用 PyTorch 加载和微调模型选择 PyTorch 作为开发工具之一是因为其灵活性以及强大的社区支持特性。通过简单的几行代码就可以轻松实现对预训练模型的加载与自定义调整操作[^4]。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # Example of fine-tuning (this is a simplified example and may require adjustments based on your specific use case) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) for epoch in range(epochs): # Training loop here... pass ```

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