deepseek本地部署 LM studio
时间: 2025-02-06 22:08:54 浏览: 173
### 如何在本地环境中部署DeepSeek并与LM Studio进行配置或集成
#### 一、DeepSeek 的本地部署方法
对于希望利用 DeepSeek 大模型来实现联网增强 AI 应用的情况,可以采用如下方式完成本地部署:
- **通过 Ollama 方式**
终端执行特定命令以下载所需的大规模预训练模型。例如,为了获取 `deepseek-r1` 版本的模型,应当输入 `ollama pull deepseek-r1` 来发起拉取请求[^3]。
接着,在同一终端窗口内继续键入 `ollama serve` 命令用于启动服务实例;此时,默认情况下可通过浏览器访问位于 http://localhost:11434 地址的服务接口来进行交互测试。
- **借助 LM Studio 平台**
相较于其他途径而言,LM Studio 提供了一个更为友好且易于操作的人机交互界面。仅需简单地点击界面上提供的下载选项就能轻松达成模型的一键化安装与部署目标[^1]。
#### 二、LM Studio 中的具体设置流程
一旦选择了 LM Studio 作为主要工具之后,则可按照以下指导方针进一步细化具体的参数调整工作:
- 用户可以直接登录到 LM Studio 账号,并导航至相应的模块页面;
- 寻找并定位到有关 DeepSeek 模型的相关条目,通常会在官方推荐列表之中占据显著位置;
- 点击对应的“下载”按钮触发后台处理机制,等待片刻直至整个过程顺利完成为止;
- 成功导入后的下一步便是确认各项基础属性是否满足实际应用场景的需求——比如硬件资源分配比例、网络连接状态监测等细节之处均不容忽视;
- 最终一步则是保存当前所做的全部更改设定,确保下次重启时依旧能够保持一致性的表现效果。
#### 三、注意事项与其他建议
值得注意的是,当涉及到具体文件管理方面的工作时(如前所述),务必严格按照既定规则行事:即先为 models 创建专属目录结构再逐步深入内部建立子级单元最终把从外部获得的目标文件妥善安置于此处[^4]。
此外,考虑到安全性因素的影响,在构建基于此类技术框架之上的应用程序过程中还应充分重视数据隐私保护措施的有效落实情况,积极探寻既能保障功能完整性又能兼顾合规性要求的最佳实践方案。
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