本地部署deepseek在D盘
时间: 2025-03-04 19:43:13 浏览: 112
### 在D盘进行DeepSeek本地部署
为了在D盘执行DeepSeek的本地部署，需调整默认存储位置至目标磁盘分区。通常情况下，默认配置会将文件存放在系统盘(C盘)，通过指定环境变量或修改配置文件可改变这一行为。
对于Windows操作系统，在启动命令前设置`OLLAMA_CACHE_DIR`环境变量指向期望目录能够实现此目的：
```batch
set OLLAMA_CACHE_DIR=D:\path\to\your\directory
```
上述指令告知程序临时更改缓存路径到D盘下的特定文件夹内[^1]。之后按照常规流程拉取所需模型版本，例如8B参数量级别的模型可通过如下命令获取并运行:
```bash
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama run deepseek-r1:8b
```
确保所选路径存在且具有写入权限，以便顺利完成数据下载与初始化过程[^2]。另外，考虑到大型模型可能占用较多空间，请预先确认有足够的剩余容量支持整个操作[^3]。
当一切准备就绪后，打开终端(win+r 输入cmd)，依次键入以上命令完成部署工作。值得注意的是，虽然提供了图形界面工具简化部分步骤[^4]，但对于自定义安装位置而言，采用命令行方式更为灵活高效。
相关问题
本地部署deepseek 在d盘上
### 如何在D盘上进行DeepSeek的本地部署
为了实现这一目标，需遵循特定的操作流程来确保软件能够顺利运行于指定磁盘分区。
#### 安装Ollama
对于希望在D盘执行操作的用户而言，在开始之前应当确认已下载并安装好最新版本的Ollama至该驱动器内。这一步骤至关重要，因为后续所有的配置都将基于此环境展开[^1]。
```bash
# 假设已经获取到了适用于Windows系统的ollama.exe文件，并放置于D:\Ollama目录下
cd D:\Ollama
.\ollama.exe install
```
#### 配置工作路径
当完成上述准备工作之后，则需要调整默认的工作空间指向D盘中的某个位置。通过命令行参数或是图形界面设置选项均可达成目的；具体方法取决于所使用的操作系统以及个人偏好[^2]。
```python
import os
os.chdir('D:\\DeepSeek_Workspace')
print(f"Current working directory is set to {os.getcwd()}")
```
#### 下载与加载DeepSeek模型
利用Ollama平台提供的功能，在其内部搜索引擎中查找所需的DeepSeek模型版本，并按照指示将其保存到预先设定好的存储位置——即这里的D盘之中。这样做的好处在于可以减少网络延迟带来的影响，同时也便于管理和维护私有数据集。
```bash
# 使用Ollama客户端搜索并下载DeepSeek模型
ollama search deepseek
ollama pull deepseek:r1 -p "D:\Models\DeepSeek"
```
本地部署deepseek到D盘
### 如何在本地D盘部署DeepSeek项目
#### 准备工作
为了顺利地将 DeepSeek 项目部署至本地 D 盘，需先确认计算机环境满足最低硬件需求并已安装必要的软件依赖。考虑到 DeepSeek 对计算资源的需求较高，推荐使用性能较好的设备来确保流畅体验[^4]。
#### 安装步骤详解
1. **创建专用文件夹**
- 在 D 盘根目录下新建一个名为 `DeepSeek` 的文件夹作为项目的主目录。
2. **下载与解压**
- 访问官方提供的链接获取最新版本的 DeepSeek 发行包，并将其保存到刚刚创建的 `DeepSeek` 文件夹内。
- 使用压缩工具打开下载好的发行包，按照提示完成解压过程，保持默认设置即可。
3. **配置环境变量**
- 解压完成后，在 Windows 系统中通过快捷键组合 `Win + R` 启动运行窗口，输入 `cmd` 并按回车进入命令行界面。
- 输入如下指令以启动 DeepSeek 模型服务：
```bash
cd /d D:\DeepSeek\path_to_extracted_folder
ollama run deepseek-r1:8b
```
4. **验证安装成果**
- 当终端显示包含有 "success" 字样的消息时，则表示模型已经成功加载完毕。
- 此时可以在命令行下方直接输入想要咨询的问题来进行交互测试。
#### 可视化管理平台搭建
对于希望获得更友好用户体验的朋友来说，还可以考虑进一步构建可视化的操作界面。这不仅有助于简化日常维护工作，也能让初次接触此类技术的新手更容易上手[^3]。
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1