deepseek如何安装
时间: 2025-02-10 21:06:27 浏览: 83
### DeepSeek 安装教程
#### 获取 DeepSeek 仓库
为了开始安装过程,需要先获取 DeepSeek 的源代码。通过 Git 命令可以轻松完成这一操作:
```bash
git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git
cd deepseek
```
上述命令会从 GitHub 上克隆最新的 DeepSeek 开发版本至本地环境[^1]。
#### 准备 Ollama 平台
DeepSeek 需要依赖于 Ollama 来提供服务支持。前往 [Ollama](https://ollama.com/) 网站下载适合当前系统的客户端软件包,并按照提示完成安装流程。对于 Windows 用户来说,在成功启动应用程序后桌面上将会显示相应的快捷方式图标[^2]。
#### 下载并配置 DeepSeek 模型
访问 Ollama 官方网站上的 DeepSeek 页面,依据个人计算机硬件条件挑选合适的预训练模型尺寸;例如 `deepseek-r1:14b` 版本大约占用 9GB 存储空间。接着复制页面给出的指令字符串(如 `ollama run deepseek-r1:14b`),将其粘贴到已打开的 Ollama 终端窗口内执行。此时程序将自动拉取必要的文件直至进度条达到百分之百,表明准备就绪可供调用。
注意,默认情况下所有数据会被保存在 C:\ 盘符下,如果有特殊需求可查阅官方文档了解如何更改默认存储位置的方法。
相关问题
DeepSeek安装
### 关于DeepSeek系列工具的安装
#### DeepSeek-VL 的安装指南
对于想要深入了解视觉语言处理领域的用户来说,可以按照如下方式来安装 DeepSeek-VL 工具。此部分适用于那些希望通过开源项目学习或研究视觉与语言交互技术的人士[^1]。
```bash
# 假设已经获取到项目仓库链接
git clone <repository_url> # 克隆仓库至本地环境
cd DeepSeek-VL # 进入克隆下来的文件夹内
pip install -r requirements.txt # 安装依赖项
```
接着依照官方文档中的具体指导完成后续配置工作,这通常涉及到设置环境变量、调整参数配置等操作。更多细节可参见对应的教程说明。
#### 深探码匠 V2 (DeepSeek-Coder-V2) 的安装流程
针对开发者群体特别是程序员而言,如果计划利用 DeepSeek-Coder-V2 来辅助编码,则需遵循另一套不同的安装步骤:
前往指定网址下载最新版本的应用程序包,并解压放置在一个合适的位置;随后参照提供的《深探码匠V2(DeepSeek-Coder-V2)安装指南》执行必要的初始化命令以确保软件能够正常运作[^2]。
```bash
# 使用前先拉取镜像并启动容器服务
docker pull ghcr.io/<repo>/deepseek-coder-v2:latest
docker run -it --rm \
-v $(pwd):/workspace \
ghcr.io/<repo>/deepseek-coder-v2:latest
```
请注意上述路径和标签可能依据实际情况有所变化,请务必查阅最新的官方指引确认无误后再行动。
#### Continue-AI 编程助手本地部署方案
另外还有通过 Combine LLaMA 和 DeepSeek Coder 实现更强大的功能组合选项。这类高级应用场景往往涉及多个组件之间的协同作业,在 Windows 平台上可以通过 CMD 执行特定指令来进行模型加载和服务调用[^3]。
```bash
ollama run deepseek-coder-v2:16b # 启动 DeepSeek Coder v2 版本的服务实例
ollama run llama3.1:8b # 加载 LLaMA 3.1 模型用于增强 AI 助手能力
ollama pull nomic-embed-text:latest # 获取 NOMIC 文本嵌入资源更新
```
这些命令可以帮助用户快速搭建起一个基于 Continue-AI 技术栈的工作站,从而更好地支持日常开发活动或是开展科研实验。
deepseek安装
DeepSeek是一个基于深度学习的音频搜索工具,主要用于音频内容检索,如从大量音频文件中快速找到特定的语音片段。安装DeepSeek通常需要以下几个步骤:
1. **环境准备**:
- 安装Python的基础环境,推荐使用Python 3.6+。
- 需要科学计算库如NumPy、Pandas和TensorFlow等。
2. **下载DeepSeek**:
- 可能通过GitHub克隆仓库获取源码:`git clone https://github.com/deepsearchio/deepseek.git`
- 或者直接访问官网下载预编译的安装包,按照指示进行安装。
3. **安装依赖**:
- 使用pip安装所需的Python包:`pip install -r requirements.txt`
4. **配置**:
- 配置DeepSeek的数据目录,包括训练数据集和索引生成路径。
- 根据需求调整模型参数和设置。
5. **训练模型**:
- 如果是第一次使用,可能需要对音频数据进行预处理并训练模型。这一步可能会比较耗时,取决于数据量和硬件性能。
6. **启动服务**:
- 运行DeepSeek的服务端程序,例如 `python app.py start`。
请注意,由于DeepSeek是Python项目,安装过程中可能会遇到一些依赖版本兼容的问题,因此建议查阅最新的官方文档或GitHub README以获得最准确的信息。
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