国内网络 本地搭建deepseek
时间: 2025-03-02 14:11:13 浏览: 75
### 国内网络环境下本地搭建 DeepSeek 的方法
#### 访问镜像站点获取资源
由于国内网络环境特殊,在访问国际网站时可能会遇到延迟或无法连接的情况。对于想要部署 DeepSeek 的用户来说,可以尝试寻找并使用官方认可的镜像站点来下载所需的安装包[^1]。
#### 准备工作
确保计算机已安装 Docker 或其他支持容器技术的软件平台,这对于实现快速便捷地完成 deepSeek 容器化部署至关重要。此外,还需确认操作系统为 Windows 或 Mac OS X 版本,并满足最低硬件配置需求。
#### 下载与安装
前往 Ollama 官方指定页面或是其授权的国内合作渠道,按照提示操作下载适用于当前系统的最新版 deepSeek 应用程序压缩包。解压后依照附带文档说明执行命令行指令以启动服务端口监听过程。
#### 内网部署注意事项
针对企业级应用场景下的内部网络独立运行模式,则需额外关注防火墙设置以及 IP 地址规划等问题;同时建议采用专业的 IT 维护团队来进行全程指导和支持,保障整个项目的顺利实施。
```bash
docker pull ollama/deepseek:latest
docker run -d --name=deepseek -p 8080:8080 ollama/deepseek
```
相关问题
搭建deepseek及makb
### 关于 DeepSeek 的搭建
对于 DeepSeek 这样的复杂工具,其安装通常依赖一系列特定的软件包和库。由于 DeepSeek 是一种基于深度学习的信息检索框架,在准备环境中需要确保 Python 版本以及相关机器学习库是最新的版本[^1]。
为了成功部署 DeepSeek:
- 安装必要的依赖项,这可能包括 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架。
- 使用虚拟环境管理器创建独立的工作空间以避免与其他项目发生冲突。
```bash
python3 -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
```
接着根据官方文档中的指导完成剩余步骤,比如下载预训练模型或者配置数据集路径等操作[^2]。
### 关于 Makb 的搭建
Makb 可能是指某种特定的技术栈或者是自定义开发的应用程序名称;然而,这个术语并不常见,因此建议确认具体的上下文背景以便更精确地提供帮助。如果 Makb 属于开源项目,则可以从 GitHub 或其他代码托管平台获取详细的 setup instructions 来进行本地化设置[^3]。
假设 Makb 需要 Docker 支持的话,考虑到国内特殊的网络状况可能导致默认源访问缓慢甚至失败的情况,可以考虑更换加速镜像站点来提高效率[^4]。
```bash
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://your.mirror.site"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
```
本地DeepSeek R1
### 如何在本地安装和配置 DeepSeek R1
#### 硬件与软件需求
为了成功部署 DeepSeek R1 模型,需满足一定的软硬件条件。对于硬件而言,更高配置的电脑能够支持更大规模、更高效的模型版本[^1]。具体来说,推荐配备高性能处理器、充足内存以及专用图形处理单元(GPU),特别是当计划运行高参数量的 DeepSeek R1 版本时。
关于软件方面,则需要准备如下组件:
- **操作系统**:建议使用 Linux 或 Windows 作为主机系统;
- **Docker**:用于容器化应用程序及其依赖项,简化环境搭建过程;
- **CUDA 和 cuDNN**:如果打算利用 NVIDIA 显卡加速计算速度的话,则还需要安装相应的驱动程序和支持库[^4];
#### 步骤概述
##### 准备工作
确保目标机器上已经正确设置了上述提到的各项前置条件之后,就可以着手进行下一步操作了——即获取并设置好必要的工具和服务。
##### 获取 Ollama 并完成初步设定
访问官方网站下载最新版 Ollama 文件包,并按照官方文档指示完成基本配置流程。这一步通常涉及解压文件夹至指定位置、编辑配置文件等内容[^2]。
##### 安装 Docker 及其相关插件
通过官方渠道获得适用于当前系统的 Docker 发行版,并依照指引逐步执行安装命令直至结束。考虑到国内用户的特殊网络状况,可能还需额外调整镜像源地址来提高拉取效率。
##### 部署 DeepSeek-R1 模型实例
借助于之前安好的 Ollama 工具集,可以直接调用内置功能加载预训练权重数据从而快速建立可用的服务端口。此时应该能看到控制台输出一系列日志信息表明整个初始化阶段顺利完成[^3]。
##### 启动 OpenWebUI 接口服务
最后一步就是激活可视化管理界面以便后续管理和监控各项任务进展状态。一般情况下只需简单输入几条指令就能让浏览器自动跳转到相应页面展示实时统计图表和其他辅助选项。
```bash
docker run -p 7860:7860 --gpus all -v /path/to/models:/models ollama/ollama-webui
```
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