笔记本deepseek部署
时间: 2025-02-23 15:22:01 浏览: 69
### 笔记本电脑上部署 DeepSeek 的方法
#### 安装 Python 和 Ollama
对于 Windows 11 系统下的笔记本电脑,确保已安装 Python 3.10 或更高版本。如果尚未安装,则需前往官方网站获取最新版 Python 并完成安装。
接着访问 Ollama 官方网站 https://ollama.com/ ,找到适用于 Windows 的安装包并下载。该文件大小约为 745MB,在下载完毕之后通过双击执行安装程序来设置 Ollama 环境[^1]。
#### 获取适合硬件条件的 DeepSeek 版本
考虑到不同设备性能差异较大,特别是显存容量的不同,建议依据实际机器情况挑选合适的 DeepSeek 模型尺寸。例如 Intel 集成显卡可能更适合较小规模模型如 `deepseek-r1:1.5b` 而不是占用更多资源的大规模变体[^2]。
#### 使用命令行工具启动服务
当上述准备工作都已完成之后,可以通过 Windows 自带的命令提示符 (Command Prompt) 来调用特定版本的 DeepSeek:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
这条指令将会自动拉取大约 1.1GB 大小的数据到本地,并初始化所需的服务环境。一旦看到确认消息即表示操作成功[^3]。
#### 测试交互能力
最后一步便是验证整个流程是否正常工作——只需利用刚刚建立好的连接尝试发起一次简单的会话请求,比如咨询今晚吃什么比较好这样的日常话题就可以初步检验系统的响应状况了。
相关问题
笔记本deepseek部署要求
### DeepSeek 部署到笔记本环境的需求
对于将 DeepSeek 部署至笔记本环境中,需考虑一系列配置和工具来确保开发流程顺畅并支持模型训练与推理。以下是具体需求:
#### 使用 Jupyter Notebook 开始项目
Jupyter Notebook 提供了一个交互式的编程环境,适合用于探索性和实验性的数据分析工作流[^1]。
#### 将代码转换为可执行脚本
为了便于管理和维护,建议将 Jupyter Notebook 中编写的代码导出为 `.py` 文件形式的独立 Python 脚本。
#### 增强脚本灵活性
通过集成 Click 库使命令行接口更加友好,允许用户轻松调整参数设置而不必修改源码本身。
#### 添加日志记录功能
引入标准库中的 `logging` 模块可以有效帮助追踪程序运行状态以及错误调试信息。
#### 统一本地开发环境
利用 Conda 创建隔离的工作空间,并精确指定依赖版本号以保持不同机器间的一致性。
#### 测试驱动开发实践
编写单元测试案例并通过 pytest 工具自动化执行;借助 GitHub Actions 实现持续集成管道建设,保障每次提交的质量。
#### 自动化代码格式化处理
采用 black 和 isort 这样的自动格式化工具有助于维持团队内部统一编码风格,减少因个人习惯差异带来的冲突。
```python
import click
import logging
from pathlib import Path
@click.command()
@click.option('--input', default='data.csv', help='Input file path')
def preprocess(input):
"""Preprocess input data."""
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info(f'Processing {Path(input).absolute()}...')
if __name__ == '__main__':
preprocess()
```
笔记本完成deepseek部署
### DeepSeek 笔记本电脑部署指南
#### 准备工作
为了顺利在笔记本电脑上部署 DeepSeek 大模型,需确认设备满足最低硬件需求并安装必要的软件环境。建议至少配备有独立显卡的笔记本电脑以加速推理过程[^2]。
#### 下载合适版本
DeepSeek 提供多个不同参数量级的预训练模型版本可供选择,包括但不限于 671B 参数全尺寸版以及更轻量化的小型化版本如 1.5B 版本。对于大多数消费级笔记本而言,推荐先从小型化的 1.5B 开始尝试。
#### 安装依赖库
通过命令行工具获取官方提供的 Docker 镜像文件是最简便的方式之一。确保已预先安装好 Docker 及其扩展组件 Docker Compose 后执行如下指令:
```bash
docker pull deepseekai/deploy:latest
```
此操作会自动拉取最新发布的稳定版镜像至本地存储空间内待用[^1]。
#### 运行容器实例
创建一个新的目录用于保存配置文件与持久化数据,并切换进入该路径下继续后续步骤;随后利用 docker-compose.yml 文件定义服务架构描述文档启动所需的服务集群:
```yaml
version: '3'
services:
app:
image: deepseekai/deploy:latest
ports:
- "8080:80"
volumes:
- ./data:/app/data
```
上述 YAML 格式的 compose 文件指定了端口映射关系及挂载点设置以便于外部访问 web 界面和内部状态保持。
#### 访问应用界面
当一切准备就绪之后,在浏览器地址栏输入 `http://localhost:8080` 即可加载运行中的 DeepSeek 应用程序首页,按照页面提示完成初始化向导即可正式开启探索之旅。
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