DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程

DeepSeek是一款开源的大模型，最近因其频繁出现的反应迟缓甚至宕机现象备受关注，类似于之前ChatGPT的遭遇。然而，由于DeepSeek的开源特性，用户可以通过本地部署的方式，在个人电脑上随时使用该模型。本文将详细介绍DeepSeek的本地部署步骤，WebUI的可视化操作，以及如何使用数据投喂对AI进行训练。 要实现DeepSeek的本地部署，第一步是安装Ollama，它能够在本地运行和管理大型模型。可以通过访问Ollama的官方网站下载对应系统的版本。在Windows系统下，下载后进行安装，通过命令行界面输入ollama指令，如果显示安装成功的信息，则表示Ollama已安装完成。接着，需要访问Ollama官网下载DeepSeek R1模型。下载时要根据自己的电脑配置选择合适的模型版本，下载完成后通过命令行与模型进行交互。 为了实现更直观的操作和交互，接下来是DeepSeek的WebUI可视化部分。页面Assist插件是一款适用于浏览器的本地AI模型的Web UI，支持通过本地AI模型进行网络浏览等操作。通过在扩展管理页面搜索并安装Page Assist插件，然后选择DeepSeek模型，就可以实现与DeepSeek的可视化对话，如果需要获取最新数据，需要开启联网功能。 为了训练AI，需要进行数据投喂，这一步涉及到了数据的收集、整理、训练等过程。在这个过程中，需要使用nomic-embed-text进行数据嵌入和AnythingLLM进行模型训练。AnythingLLM的设置包括选择Ollama作为提供商和选择相应的DeepSeek-R1系列模型版本。在AnythingLLM中设置好工作区，选择Ollama作为工作区LLM提供者，并选择相应的DeepSeek-R1模型作为工作区聊天模型。 通过上述步骤，即使是AI初学者也能顺利完成DeepSeek的本地部署、WebUI可视化以及数据投喂训练AI的过程。本教程内容详细，步骤清晰，适合所有对DeepSeek感兴趣的用户收藏并学习使用。