DeepSeek本地部署配置

### DeepSeek 本地部署配置指南 #### 环境准备 ##### 硬件需求最低配置要求为 CPU 支持 AVX2 指令集，配备至少 16GB 的内存以及不少于 30GB 的存储空间。为了获得更佳的性能体验，建议采用 NVIDIA GPU（例如 RTX 3090 或更新型号），搭配 32GB 内存及 50GB 存储容量[^1]。 ##### 软件依赖支持的操作系统包括 Windows、macOS 和 Linux。对于计划利用 Open Web UI 进行操作的情况，则需预先安装 Docker 工具。 #### 安装 Ollama 按照官方文档指示完成 Ollama 的安装过程，这是启动并运行 DeepSeek 所必需的基础组件之一[^3]。 #### 配置与运行 DeepSeek R1 针对特定版本如 DeepSeek-R1-Distill，在遵循常规部署步骤的基础上，还需注意该模型经过特别优化调整，因此应严格按照提供的参数设定执行，以确保最佳效果[^2]。 ```bash # 示例命令用于启动服务 docker run -it --rm \ --gpus all \ -v /path/to/local/data:/data \ deepseek:latest ``` 通过上述指导可以顺利完成 DeepSeek 的本地化配置工作，使用户能够充分利用这一先进工具带来的便利性和安全性优势。

deepseek本地部署配置

### DeepSeek 本地部署配置指南 #### 配置环境准备为了成功完成 DeepSeek 的本地部署，需确保计算机满足最低硬件需求。对于内存小于4GB的情况，推荐使用1.5B参数量的模型；当内存处于8至12GB区间时，则应考虑采用不超过14B参数规模的版本[^1]。 ```bash # 使用 ollama 命令安装适合当前设备规格的预训练模型 ollama run deepseek-r1:1.5b # 对于低配机器适用 ``` #### 下载并运行指定型号通过 `ollama` 工具可以便捷地获取官方发布的不同大小的DeepSeek模型实例。具体命令如下所示： ```bash # 根据实际物理资源配置选取合适的模型尺寸启动服务端口监听 ollama run deepseek-r1:<model_size> ``` 其中 `<model_size>` 可选值包括但不限于 "1.5b", "7b", "8b", "14b", "32b", "70b" 和 "671b"。 #### 构建私有化应用案例考虑到数据安全性和隐私保护的重要性，在线访问公共API接口存在诸多不确定性因素影响正常使用体验。因此建立专属的知识管理体系成为必然选择之一。无论是个人用户还是企业级客户都能从中受益匪浅[^2]。然而值得注意的是，尽管官方提供了详细的指导手册帮助开发者快速上手实践操作流程，但由于技术门槛较高以及涉及复杂的软硬件协同工作原理等原因，并非所有人都能顺利完成整个过程。据统计大约只有不到百分之五的人群能够独立实现完整的项目构建目标[^3]。

deepseek 本地部署配置

### DeepSeek 本地部署和配置指南 #### 环境准备硬件要求方面，为了顺利部署DeepSeek大模型，需确保设备满足一定的性能标准[^2]。 #### 软件环境搭建对于软件环境的构建，主要依赖于特定的服务启动指令来完成初步设置。通过终端执行`ollama serve`可启动Ollama服务，这一步骤是使模型在线的关键操作之一[^1]。 #### 不同版本的选择与下载针对不同需求可以选择适合大小的模型版本来进行下载： - `ollama run deepseek-r1:8b`用于获取较小规模（8B参数量）的模型； - 对于更大容量的需求，则有`ollama run deepseek-r1:14b`（14B参数量）以及`ollama run deepseek-r1:32b`（32B参数量）两种选项可供选择。 #### 模型拉取命令具体到实际的操作层面，在终端输入如下命令即可开始下载指定型号的DeepSeek-R1系列模型：`ollama pull deepseek-r1`；若希望获得更轻量化的小尺寸模型，可以根据官方文档指引寻找对应的下载命令[^3]。 #### 访问验证当一切准备工作完成后，可以通过浏览器访问http://localhost:11434来确认服务器是否已经成功启动并正常工作。 ```bash # 启动Ollama服务 ollama serve ```

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