deepseek windows 搭建
时间: 2025-02-07 22:07:50 浏览: 148
### 安装和配置 DeepSeek
#### 准备工作
为了在 Windows 上成功安装并运行 DeepSeek,需先确认计算机满足最低硬件需求。由于 DeepSeek 支持不同大小的模型参数(如1.5B、7B、8B、14B 和 32B),应依据设备的具体情况挑选合适的版本[^1]。
#### 下载 Ollama 并安装
DeepSeek 需要通过 Ollama 进行管理。前往官方网站下载适用于 Windows 的最新版 Ollama 应用程序,并按照提示完成安装过程。这一步骤将自动创建必要的环境来支持后续操作。
#### 修改默认存储位置 (可选)
默认情况下,DeepSeek 模型会被放置于 C:\ 盘内;然而,用户可以根据实际需要调整这一设定,在 Ollama 的配置文件中指定新的目录作为目标路径保存所使用的模型数据。
#### 启动与初始化 DeepSeek
利用命令行工具启动特定版本的 DeepSeek 实例。例如,对于选择了 7B 参数规模的情况而言,应当执行如下指令:
```powershell
ollama run deepseek-r1:7b
```
此命令将会加载对应规格的预训练模型实例以便进一步调用或测试[^3]。
#### 使用图形界面访问 (推荐方式)
考虑到用户体验以及便捷性方面考量,建议安装兼容 Ollama 协议的第三方聊天应用——比如 ChatWise ——从而实现更加直观的人机交流模式。
相关问题
deepseek本地搭建
### 如何在本地环境搭建 DeepSeek 平台
#### 安装及配置 Ollama
为了能够在本地环境中成功搭建 DeepSeek,首要条件是安装并配置好 Ollama。这一步骤对于 Windows 和 macOS 用户都适用,在 Windows 下需注意兼容性和依赖项的处理[^2]。
```bash
pip install ollama
```
#### DeepSeek 模型选择
完成 Ollama 的安装之后,下一步便是挑选合适的 DeepSeek 模型。不同的应用场景可能需要不同类型的预训练模型来满足特定需求。官方文档提供了多种模型供用户依据具体用途进行选取[^1]。
#### 本地运行 DeepSeek
选定模型后,按照官方指南启动 DeepSeek 是至关重要的环节。确保所有前置步骤无误的情况下执行命令行指令以激活服务端口监听,并验证 API 是否正常工作。
```bash
ollama start deepseek-model-name
```
#### 安装 ChatBox 实现界面化问答
为了让交互更加友好直观,最后可以考虑集成一个图形化的聊天窗口——ChatBox。通过此工具能够简化操作流程,让用户更便捷地体验 AI 功能带来的便利。
对于苹果笔记本而言,除了上述通用指导外,还需特别关注 Open WebUI 组件的引入和支持情况,因为这部分可能会涉及到额外的适配设置[^3]。
deepseek 本地搭建
### 如何在本地环境下安装和配置 DeepSeek
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek R1,在开始之前需确认计算机满足最低硬件要求并已准备好必要的软件环境。确保拥有足够的GPU显存来支持所选模型尺寸,因为这直接影响到能否顺利加载模型以及后续运算效率[^2]。
#### 安装步骤
对于 Windows 用户来说,可以通过 Ollama 平台轻松完成 deepseek-R1 的本地化部署过程。Ollama 提供了一套简化版工具链,使得即使是非专业人士也能够较为容易地上手操作[^1]。
具体而言:
- **获取镜像文件**
首先访问官方渠道下载对应版本的 Docker 或者其他形式打包好的预训练权重与架构定义。
- **设置虚拟环境**
推荐创建一个新的 Python 虚拟环境用于隔离依赖项管理,防止与其他项目发生冲突。
- **启动容器服务**
使用命令行界面执行相应指令以激活包含所需库和支持组件在内的运行时环境。
```bash
docker run -it --gpus all --name ollama_deepseek -v /path/to/local/data:/data ollama/deepseek-r1:latest bash
```
此段脚本会调用 GPU 加速功能,并挂载指定路径作为数据交换目录以便于后期维护更新等工作开展。
#### 后续配置
一旦上述流程顺利完成,则可根据实际应用场景进一步调整参数设定,比如优化批处理大小、微调学习率等超参选项;同时也可以考虑接入更多外部 API 来增强整体功能性。
阅读全文
相关推荐
















