一文读懂deepseekR1本地化部署
时间: 2025-03-04 16:48:49 浏览: 115
### DeepSeek R1 的本地化部署教程
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek R1,在开始之前需要确保计算机环境满足最低配置需求。这包括操作系统版本、内存大小以及磁盘空间等基本硬件条件。
#### 安装 Ollama 工具
Ollama 是用于简化 AI 模型本地运行过程的一款实用程序,对于想要顺利安装并使用 DeepSeek R1 来说至关重要。访问官方网站 ollama.com 并通过浏览器搜索获取最新版的 Ollama 下载链接[^3]。如果遇到下载速度较慢的情况,建议采用迅雷或其他支持断点续传功能的应用加速下载进度;另外也可以考虑从 GitHub 上寻找替代资源以加快下载效率[^2]。
一旦下载完毕,则应依据个人偏好决定是否更改默认安装路径——即 C 盘之外的位置存储该软件。若希望自定义安装位置而非局限于系统分区内,默认情况下只需简单双击启动安装包并遵循屏幕上的指示操作即可完成设置流程。然而当存在特定目录需求时,则可通过命令行方式指定目标文件夹作为最终安放之处:
```bash
OllamaSetup.exe /dir="D:\Ollama"
```
此指令允许用户将应用程序放置于任意期望地点而不仅仅限于初始设定选项之中。
#### 获取与安装 DeepSeek R1 模型
紧接着上述步骤之后便是正式引入核心组件—DeepSeek R1 自身的部分了。同样地,这一环节也离不开官方渠道的支持:前往项目主页依照指引取得相应版本号下的压缩包形式分发件,并解压至适配前述所选路径之下以便后续调用处理。
#### 配置开发环境
考虑到不同开发者可能具备各异的工作习惯和技术栈背景,因此有必要针对 Python 解释器及其关联扩展库做出适当调整优化措施。具体而言就是利用 `pip` 命令读取由维护者预先准备好的依赖清单文档 (`requirements.txt`) ,从而实现一键式批量加载所需模块的目的:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
以上命令会自动解析文本内的条目列表并将缺失项逐一补充完整直至整个生态体系达到稳定可用状态为止[^4]。
#### 启动服务端口监听机制
随着前期准备工作全部就绪,现在终于来到了见证成果的关键时刻。此时应当参照产品手册中的说明开启后台进程监控模式,使得前端界面能够实时接收到反馈信息进而开展下一步交互活动。一般来讲,只要确认所有前置任务均已妥善解决,那么仅需轻敲几下键盘就能让一切运转起来!
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