linux Deepseek R1部署
时间: 2025-02-28 16:09:11 浏览: 38
### 如何在Linux系统上部署Deepseek R1
#### 安装Ollama
对于Linux用户而言，可以通过命令行来安装Ollama。这一步骤是必要的前置条件，因为后续的操作依赖于Ollama环境的存在[^2]。
```bash
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
```
这条命令会自动下载并执行安装脚本，完成Ollama平台的搭建工作。
#### 启动Ollama服务
一旦安装过程结束，应当启动Ollama的服务端程序。当观察到特定的成功提示信息之后，则表明该服务已经处于正常运作状态，准备就绪接受进一步指令[^1]。
#### 拉取DeepSeek-r1模型
为了能够利用DeepSeek的功能，在终端中输入如下命令以获取指定版本的模型：
```bash
ollama run deepseek-r1
```
此命令向Ollama请求加载名为`deepseek-r1`的预训练模型实例，使之可以在本地环境中被调用和应用。
通过上述流程，能够在Linux操作系统之上成功建立起支持DeepSeek功能的应用场景，从而开启个性化的AI辅助体验之旅。
相关问题
linux deepseek r1本地部署
### 部署准备
为了成功在本地环境中部署 Linux DeepSeek R1，前期准备工作至关重要。确保操作系统环境已准备好，并满足最低硬件要求[^3]。
#### 环境依赖项安装
首先需确认Linux系统已经更新至最新状态并安装必要的软件包：
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install -y build-essential cmake git wget curl unzip pkg-config libssl-dev python3-pip
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
### 获取DeepSeek R1模型文件
对于希望离线使用的用户来说，获取预训练好的DeepSeek R1模型是必不可少的一环。可以通过官方渠道下载对应版本的模型文件[^1]。
如果选择特定参数量大小（比如32B），则可通过命令行直接拉取所需镜像：
```bash
ollama pull deepseek-r1:32b
```
此操作会自动完成模型及相关资源文件的下载工作[^2]。
### 设置运行环境
创建一个新的虚拟环境来隔离项目依赖关系是一个良好的实践方法：
```bash
python3 -m venv my_deepseek_env
source my_deepseek_env/bin/activate
```
接着按照文档指示安装Python库和其他必需组件：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers datasets evaluate accelerate sentencepiece
```
上述指令假设使用CPU版PyTorch；如果有GPU支持，则应调整相应URL以匹配CUDA版本。
### 启动服务端口监听
最后一步是在本地启动API服务器以便能够调用DeepSeek R1的功能接口。这通常涉及到指定HTTP端口号以及其他配置选项：
```bash
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
```
以上命令假定应用程序入口位于`app/main.py`中定义了一个名为`app`的对象作为FastAPI实例或其他兼容ASGI框架的应用程序对象。
deepseek r1部署教程 linux
### 部署 DeepSeek R1 模型在 Linux 系统上的教程
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek R1 模型，需要确保操作系统满足最低要求并安装必要的工具。以下是具体的操作指南：
#### 安装 Ollama 工具
Ollama 是用于管理本地 AI 模型的轻量级工具，支持多种架构的大规模语言模型。可以通过以下命令安装 Ollama：
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
此脚本会自动检测当前系统环境，并完成 Ollama 的安装过程[^1]。
#### 下载 DeepSeek R1 模型
通过 Ollama 提供的功能可以轻松获取所需的 DeepSeek R1 模型。执行以下命令来拉取该模型的数据包：
```bash
ollama pull deepseek/r1
```
这一步骤将从远程仓库下载完整的 DeepSeek R1 模型到本地存储位置。
#### 设置数据目录权限
默认情况下，Ollama 使用 `/data/ollama` 路径作为主要的工作区。如果遇到权限错误，则需调整相关用户的访问控制列表 (ACL)，以便 ollama 进程能够正常读写这些资源文件夹。可采用下面的方法赋予适当权限：
```bash
sudo chown -R $(whoami):$(whoami) /data/ollama/
chmod u+rwx,g+rx,o-rwx /data/ollama/
```
上述操作更改了目标路径的所有者及其子项属性设置，从而解决了潜在的安全限制问题[^3]。
#### 启动服务与验证状态
当一切配置完成后，就可以尝试激活后台守护进程并通过简单的测试确认功能是否可用：
```bash
ollama serve &
curl http://localhost:11434/models
```
第一个命令以后台模式开启 HTTP API 接口监听；第二个请求则用来查询已加载好的模型清单，预期返回 JSON 格式的响应体包含 `deepseek/r1` 记录表示初始化成功[^2]。
#### Web UI 访问方式
除了命令行交互外，还可以借助图形界面更直观地探索这个强大的自然语言处理引擎特性。只需打开浏览器输入地址栏指向 localhost 上指定端口号即可进入可视化面板页面进一步操作。
```python
import requests
response = requests.get('http://localhost:11434/')
print(response.text)
```
以上即是在 Ubuntu 18.04 平台上实现 DeepSeek R1 模型快速搭建全流程说明文档内容摘要版本介绍完毕！
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5. **清理软件的潜在风险**：虽然清理软件能够带来便利，但也存在潜在风险。不当的清理可能会误删重要文件，导致系统不稳定或某些应用程序无法正常工作。因此，使用这类软件需要用户具有一定的计算机知识，能够辨别哪些文件是安全可删除的。
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从描述内容来看，该文件只重复了“电脑垃圾清理专家”这一关键词，没有提供其他具体信息。这可能是为了强调软件的功能定位或品牌口号。而从标签“电脑，垃圾，清理，专家”可以提炼出与电脑垃圾清理相关的关键点，如电脑维护、系统性能提升、安全隐私保护等。
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