个性化本地部署的deepseek

### 个性化本地部署 DeepSeek 方法指南 #### 准备工作为了实现个性化的本地部署，确保拥有支持 M1 或更新型号芯片的 Mac 设备。安装 Docker Desktop 并配置好环境变量以便后续操作顺利进行[^1]。 #### 获取所需资源访问 GitHub 上 Ollama 的官方仓库页面下载适用于 macOS ARM 架构版本的镜像文件；同时获取 DeepSeek 提供的相关文档和支持材料作为参考依据[^2]。 #### 安装与配置启动终端应用执行命令来加载已下载好的容器映像至本地系统内： ```bash docker load -i path/to/your/image.tar ``` 接着按照提示完成剩余设置流程直至最终确认无误后保存更改退出编辑模式[^3]。 #### 部署模型利用预先准备完毕的基础架构快速搭建起运行所需的全部组件和服务实例，具体做法如下所示： ```bash docker run --name deepseek-p 8080:80 ollama/deepseek-r1 ``` 上述指令将会把主机端口 `8080` 映射到容器内部的服务监听地址上，从而允许外部设备通过浏览器等方式连接访问该接口所提供的各项特性功能。 #### 自定义调整根据实际应用场景的不同需求对默认参数做出适当修改优化，比如调整 GPU 资源分配比例、设定最大并发请求限制等措施以提高整体效率表现水平。对于有经验的技术人员来说还可以深入研究 API 文档探索更多高级选项用于满足特定业务逻辑要求。

windows 本地部署deepseek

### 在 Windows 上本地部署 DeepSeek #### 克隆 DeepSeek 仓库为了获取项目源码，在命令提示符（CMD）或 PowerShell 中执行如下操作： ```bash git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git cd deepseek ``` 这会将最新的代码库复制到本地环境中[^1]。 #### 安装 Conda 环境管理器通过下载并安装 Miniconda 来简化 Python 虚拟环境管理和依赖项处理。具体步骤为从官方网站下载适合 Windows 的最新版 Miniconda 并按照指示完成安装过程。之后，创建一个新的名为 `open-webui` 的虚拟环境，并激活它以便后续开发工作顺利开展。 ```powershell curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe .\Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe /InstallationType=JustMe /RegisterPython=0 /S /D=%USERPROFILE%\miniconda3 conda create -n open-webui python=3.11 conda activate open-webui ``` 上述脚本实现了自动化静默安装 Miniconda 和设置新环境的操作[^2]。 #### 下载预训练模型前往 Ollama 官网挑选合适的 DeepSeek 版本进行下载。对于显存有限的情况可以选择较小规模的模型比如 `7b` 参数量级；而对于拥有充足资源则可以考虑更大尺寸如 `32b` 或更高版本。实际应用时需依据个人计算机的具体条件来决定最佳选项。接着利用 CMD 运行相应的安装指令以加载所选模型至本地文件系统内。 ```bash ollama run deepseek-r1:7b ``` 此命令用于拉取指定大小的 DeepSeek 模型实例[^3]。 #### 配置 WebUI 接口服务为了让用户能够更便捷地与 AI 应用交互，还需搭建配套的前端展示平台——WebUI。先确保已切换回之前建立好的 conda 环境 (`open-webui`) 后再继续下面的任务。随后借助 pip 工具快速引入必要的软件包支持图形化界面呈现功能。 ```bash pip install open-webui ``` 最后一步就是启动服务器监听端口，默认情况下可通过浏览器访问 http://localhost:8080 地址查看效果。 #### 使用对话工具增强体验除了官方提供的 WebUI 外，还可以尝试第三方应用程序进一步优化用户体验。例如 ChatBoxAI 是一款专为此类场景设计的应用程序，允许使用者自定义聊天背景、字体样式等个性化设定，从而让交流变得更加生动有趣。只需简单几步就能集成先前部署成功的 DeepSeek 模型作为后台引擎提供智能回复能力。

mac本地部署DeepSeek

### 如何在Mac OS上本地部署DeepSeek #### 准备工作为了成功地在 Mac 上部署 DeepSeek R1，确保设备具备足够的硬件资源。对于运行特定版本的 DeepSeek R1（例如3-bit量化版），推荐配置至少拥有192GB统一内存的Mac Studio[^1]。 #### 安装依赖环境安装必要的软件包和工具链来支持 DeepSeek 的运行环境。通常这涉及到 Python 和其他机器学习框架的支持库。具体命令如下： ```bash brew install [email protected] pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` 这些操作会更新系统的Python解释器至适合版本并准备好了后续所需的打包工具。 #### 获取DeepSeek源码或二进制文件访问官方发布的页面下载对应平台架构编译好的二进制执行档或是克隆GitHub仓库获取最新源代码。如果选择后者，则还需要额外完成构建过程。 #### 配置与启动服务按照官方文档指示设置参数文件中的各项选项，特别是关于模型路径、端口监听地址等关键设定项。完成后即可通过终端指令启动应用服务器： ```bash python3 main.py --config ./configs/deploy.yaml ``` 此命令假设`main.py`为入口脚本而`deploy.yaml`存储着所有个性化调整后的配置信息[^2]。

阅读全文

个性化本地部署的deepseek

windows 本地部署deepseek

mac本地部署DeepSeek

相关推荐

deepseek本地化部署教程-deepseek本地部署教程资源

本地部署DeepSeek

DeepSeek本地部署-deepseek本地部署教程资源

R730本地部署deepseek

本地部署deepseek chatbox

本地部署deepseek rag

Mac 本地部署deepseek

采用ollama 本地部署deepseek大模型后如何进行个性化改造

本地化服务器部署Deepseek

本地部署deepseek，调用

本地部署deepseek ragflow linux

本地部署deepseek+ragflow

本地部署DeepSeek 镜像打包

如何在本地部署deepseek

本地部署deepseek和知识库

本地部署deepseek做智能助手

本地部署deepseek+知识库

本地部署deepseek的输出控制

大家在看

lingo语法例子。。PPT

国家/地区：国家/地区信息应用

zemax安装包

HFSS学习教程

OpenWrt-x86-64-22.03纯净版本固件

最新推荐

基于多串变压器LLC控制技术的高功率LED照明驱动解决方案设计：提高效率与降低成本

ASP.NET新闻管理系统：用户管理与内容发布功能

【实战派量化投资秘籍】：Pair Trading策略全方位解析

fpga中保持时间建立时间时序约束

Notepad2: 高效替代XP系统记事本的多功能文本编辑器

【mPower1203驱动故障全攻略】：排除新手疑难杂症，提升部署效率

keil5打不开

远程进程注入技术详解：DLL注入的实现步骤

【驱动安装背后的故事】：mPower1203机制深度剖析及优化技巧

tensorflow2.5.0 linux-aarch64.whl