deepseek r1 本地部署
时间: 2025-01-24 15:08:28 浏览: 1865
### DeepSeek R1 本地部署方法
对于希望在本地环境中部署 DeepSeek R1 模型的用户来说,可以通过 Ollama 工具来实现这一目标。具体的操作流程如下:
#### 准备工作环境
确保本地计算机已安装 Docker 及其相关依赖项,因为 Ollama 是基于 Docker 构建的应用程序。
#### 安装并配置 Ollama
首先需要下载并安装 Ollama 应用程序[^4]。完成安装之后,在 Windows PowerShell 中启动命令行界面,并通过 `ollama` 命令初始化设置过程。
#### 获取 DeepSeek R1 模型
一旦 Ollama 成功安装完毕,则可以直接调用特定版本的 DeepSeek R1 模型。例如,要加载大小为 1.5B 参数量级的变体,可以在终端内键入以下指令:
```powershell
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
此命令会触发自动化的模型拉取机制,从远程仓库获取指定版本的 DeepSeek R1 并准备就绪供后续使用。整个过程中可能会显示进度条以及预计剩余时间等信息直至完全加载结束。
#### 验证部署成果
当上述步骤顺利完成以后,即表明 DeepSeek R1 已经被正确地部署到了用户的本地机器之上。此时可以根据实际需求编写相应的 API 请求脚本或者交互式对话框来进行测试验证。
相关问题
DeepSeek R1本地部署
### DeepSeek R1 本地部署指南
#### 安装 Ollama 平台
为了在本地环境中成功部署 DeepSeek R1 模型,需先安装 Ollama 这一开源平台。Ollama 是一个用于运行大型语言模型的强大工具,以其简易性和高效率而闻名[^2]。
#### 下载并配置 Ollama
下载 Ollama 后,在 Windows 系统上可通过 PowerShell 来完成后续操作。打开 Windows PowerShell 终端程序之后,通过命令 `ollama` 开始安装过程[^3]。
```powershell
# 打开Windows PowerShell后执行如下指令来启动安装流程
ollama
```
#### 部署 DeepSeek R1 模型
当 Ollama 成功安装完毕后,即可准备加载所需的 DeepSeek R1 模型版本。对于特定的 1.5B 参数量级版本而言,只需一条简单的命令就能实现:
```powershell
# 使用此命令让OLLAMA去拉取deepseek-r1:1.5b模型
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
在此过程中,终端会显示进度条以及当前传输的数据大小等信息,直到整个模型被完全下载至本地环境为止。
一旦上述步骤顺利完成,则表明 DeepSeek R1 已经可以在本地正常工作了。此时可以根据实际需求调用该模型来进行各种自然语言处理任务。
DEEPSEEK R1本地部署
### DEEPSEEK R1 模型本地部署方法
#### 安装 Ollama 工具
为了在本地环境中成功运行 DeepSeek-R1 模型,首先需要安装名为 Ollama 的工具。Ollama 是一种轻量级的应用程序,能够简化大型语言模型的管理和使用过程[^1]。
可以通过以下命令完成 Ollama 的安装:
```bash
brew install ollama
```
对于非 macOS 用户,则可以参考官方文档中的二进制文件下载链接并手动安装该应用。
#### 下载 DeepSeek-R1 模型
一旦 Ollama 成功安装到您的设备上之后,下一步就是获取实际的 DeepSeek-R1 模型文件。此操作同样依赖于 Ollama 提供的功能来实现自动化处理[^2]。
执行如下指令即可启动模型拉取进程:
```bash
ollama pull deepseek/r1
```
这条语句会从远程仓库提取指定版本号下的预训练权重以及其他必要资源至本地存储位置以便后续调用。
#### 启动服务端口监听
当上述两步均顺利完成以后,最后一步便是开启一个 HTTP API 接口使得外部应用程序或者脚本能够通过网络请求形式访问已加载完毕的大规模神经网络结构实例化对象。
只需简单输入下面这串字符就能达成目标效果:
```bash
ollama serve
```
此时,默认情况下会在 `http://localhost:11434` 地址处开放对外接口服务。
#### 使用 Python 脚本测试连接
如果想验证整个环境搭建是否正常工作的话,这里给出一段基于 python 编写的简易客户端代码片段作为示范用途展示如何向刚才建立起来的服务发送自然语言查询请求以及接收返回的结果字符串内容。
```python
import requests
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
data = {"prompt": "Tell me a joke", "model":"deepseek/r1"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json()['content'])
```
以上即完成了从零开始直至最终可交互使用的全部环节描述说明。
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