Deepseek安装
时间: 2025-01-31 16:10:27 浏览: 155
### Deepseek 的安装方法
#### 获取源码
为了开始安装过程,需要先获取 Deepseek 的源代码。这可以通过克隆 GitHub 上的官方仓库来完成:
```bash
git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git
cd deepseek
```
上述命令会下载项目的最新版本至本地计算机,并进入该项目目录[^1]。
#### 准备环境
确保已安装必要的依赖项和工具链,具体需求可能依据具体的系统配置有所不同。通常情况下,建议参照项目文档中的开发环境准备部分来进行设置。
#### 配置与构建
按照官方提供的说明文件逐步执行配置工作。对于大多数用户而言,在完成了前期准备工作之后,可以继续进行编译或打包操作以生成可执行程序。
#### 运行测试实例
初次启动前推荐先尝试运行一些简单的例子来验证整个流程是否顺畅无误。如果一切正常,则表明安装成功并能够正常使用该软件了。
#### 数据安全特性
值得注意的是,Deepseek 设计之初就考虑到了用户的隐私问题,模型被设计成可以在本地环境中独立运作而无需连接互联网,从而最大限度地保障了个人资料的安全性和私密性[^2]。
相关问题
deepseek 安装
### 安装 DeepSeek
为了安装并配置 DeepSeek 开源项目,可以遵循以下说明:
#### 获取代码库
首先需要获取项目的副本。通过 Git 命令来克隆仓库到本地环境中。
```bash
git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git
cd deepseek
```
上述命令会下载最新的稳定版本至当前目录下的 `deepseek` 文件夹内[^1]。
#### 设置开发环境
推荐使用 Visual Studio Code (VSCode) 来编辑和运行此项目。对于 VSCode 的具体设置指南,请参阅官方文档或其他适用资源[^2]。
#### 配置依赖项
进入项目根目录后,通常还需要初始化子模块以及安装 Python 虚拟环境中的必要包。这一步骤取决于具体的 README.md 或 setup.py 文件指示的内容。一般情况下执行如下操作即可完成初步准备:
```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/MacOS
# For Windows PowerShell use:
# .\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
```
以上脚本创建了一个新的虚拟环境 `.venv` 并激活它;接着更新了 Pip 至最新版,并依据 `requirements.txt` 列表安装所需软件包。
#### 运行测试实例
最后,在一切顺利的前提下,可以通过调用内置的测试套件验证安装是否成功。大多数时候会有类似下面这样的指令可用:
```bash
pytest tests/
```
如果所有单元测试均能无误通过,则表明 DeepSeek 成功部署完毕并且处于可工作状态。
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。
阅读全文
相关推荐
















