mac m1部署deepseek
时间: 2025-02-10 21:09:56 浏览: 256
### 如何在 Mac M1 上部署 DeepSeek
#### 环境准备
为了顺利部署 DeepSeek,在 Mac M1 设备上需满足一定的硬件条件并安装必要的软件工具。具体来说,设备应具备足够的内存和存储空间来支持模型加载与运算需求[^3]。
#### 安装 Ollama 和 Docker
首先,确保已安装最新版本的 `ollama` 及其依赖项——Docker。这一步骤对于简化 LLM 的本地部署至关重要。通过终端验证 `ollama` 版本号可确认安装是否成功完成:
```bash
gqq@gqqdeMacBook-Air ~ % ollama -v
ollama version is 0.5.7
```
上述命令用于检验 `ollama` 是否正确安装以及获取当前版本信息[^2]。
#### 获取并启动 DeepSeek 模型
接着是从官方渠道或其他可信源处获得适合 ARM 架构 (即 Apple Silicon) 的预训练模型文件,例如 `deepseek-r1-distill-qwen-1.5B`。之后按照文档指引利用 `ollama` 工具链执行初始化设置、参数调整等工作流直至最终激活服务[^4]。
#### 配置 Open Web UI
最后一步是集成 open-webui 来增强用户体验。此组件作为前端界面允许用户更直观地操作和管理后台正在运行的大规模语言模型实例。
相关问题
m1部署deepseek ollama
### 安装和配置 DeepSeek Ollama
#### 环境准备
为了在苹果 M1 芯片设备上顺利安装和运行 DeepSeek Ollama,需先确认操作系统版本为 macOS Monterey 或更新版本[^2]。建议使用最新版的 macOS 来获得最佳兼容性和性能。
#### 安装 Rosetta 2
由于部分软件可能尚未完全适配 Apple Silicon 架构,在终端中执行如下命令来安装 Rosetta 2:
```bash
softwareupdate --install-rosetta
```
这一步骤有助于确保所有依赖项能够正常工作[^3]。
#### 获取 Docker Desktop
DeepSeek Ollama 的部署通常基于容器化环境。前往[Docker官网](https://www.docker.com/)下载适用于 Mac (Apple Chip) 版本的 Docker Desktop 并完成安装过程[^4]。
启动 Docker 后,进入偏好设置 -> 高级选项,调整资源分配给到足够的 CPU 和内存支持大型模型训练需求[^5]。
#### 下载并启动 DeepSeek Ollama
访问官方 GitHub 页面获取最新的发布包链接或通过 Git 命令克隆仓库至本地机器:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/ollama.git
cd ollama
```
按照项目文档中的指引构建镜像文件,并利用 `docker-compose` 工具一键拉起服务实例:
```yaml
version: '3'
services:
app:
build: .
ports:
- "8080:80"
```
保存上述内容作为 `docker-compose.yml` 文件的一部分,随后执行以下指令初始化应用:
```bash
docker-compose up -d --build
```
此时应该可以在浏览器地址栏输入 http://localhost:8080 访问已成功部署的服务界面[^6]。
mac M1 本地部署 deepseek
### 如何在 Mac M1 上本地部署 DeepSeek
#### 准备工作
为了确保能够在 Mac M1 芯片架构下顺利运行 DeepSeek,需要先安装 Docker Desktop 和 Homebrew 工具。Docker Desktop 支持 Apple Silicon 架构,可以方便地管理容器化应用[^1]。
#### 安装依赖环境
通过 Homebrew 来简化命令行工具的安装过程:
```bash
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
```
接着利用 brew 命令来获取必要的软件包,比如 Python 或者其他可能被 DeepSeek 所需的服务组件[^2]。
#### 配置 Docker 环境
启动 Docker Desktop 后,在偏好设置中的资源标签页调整内存分配给 Docker 的大小;另外要确认已开启实验性功能选项以便更好地支持 ARM64 平台上的镜像构建与执行[^3]。
#### 获取并配置 DeepSeek 项目源码
从 GitHub 或官方渠道下载最新版本的 DeepSeek 应用程序仓库文件夹,并按照其 README.md 文件内的指示完成初始化操作,这通常涉及到克隆 Git 仓库以及创建 `.env` 文件用于定义环境变量等步骤[^4]。
#### 编译和运行服务
进入项目的根目录之后,可以通过如下指令拉取所需的 Docker 镜像并且启动所有关联的服务实例:
```bash
docker-compose pull && docker-compose up -d
```
上述命令会依据 `docker-compose.yml` 中指定的内容自动处理好一切准备工作,包括但不限于网络命名空间建立、数据卷映射等工作项[^5]。
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