deepseek如何本地使用
时间: 2025-02-24 13:27:48 浏览: 41
### DeepSeek 本地使用指南
#### 安装配置教程
对于希望在本地环境中部署和使用 DeepSeek 的用户而言,了解如何正确安装、启动以及管理不同版本的服务至关重要。
针对不同的硬件条件和支持需求,提供了多种参数设置选项。例如,可以通过特定命令来选择适合的模型大小:
- 对于较小规模的数据处理或是资源有限的情况,可以选择 `ollama run deepseek-r1:8b` 来加载占用空间较少的8B版本[^1]。
- 如果有更高的性能要求,则可选用更大容量的模型如通过执行 `ollama run deepseek-r1:14b` 或者 `ollama run deepseek-r1:32b` 命令分别获取14B和32B版本。
完成所需版本的选择之后,为了使这些预训练好的大型语言模型能够正常工作,在终端中输入并执行用于激活 Ollama 服务的相关指令是必不可少的一环:`启动Ollama服务`。
此外,关于具体某个版本的信息也可以从其他资料获得补充说明,比如 qwen2:7b 版本的具体细节可以从其描述 `e0d4e1163c58 4.4 GB 10 days ago` 中了解到该镜像的大致情况及其创建时间等信息[^2]。
```bash
# 启动指定版本的DeepSeek服务实例
ollama run deepseek-r1:<version>
```
其中 `<version>` 需要替换为实际想要使用的版本号字符串(如 "8b", "14b" 或 "32b")。这允许用户灵活调整以适应具体的计算能力和应用场景的需求。
相关问题
deepseek 本地使用方法
### DeepSeek 本地安装配置及使用教程
#### 安装依赖项
为了确保 DeepSeek 能够顺利运行,在开始之前需要确认已安装必要的软件包和库。通常情况下,Python 和 pip 是必备的基础环境。
对于 Python 版本的要求,请参照官方文档中的具体说明[^1]。
#### 下载模型文件
可以使用以下命令来下载 DeepSeek V2.5 的模型文件:
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False deepseek-ai/DeepSeek-V2.5 --local-dir /home/models/DeepSeek-V2.5
```
这条命令会将模型保存至指定目录 `/home/models/DeepSeek-V2.5` 中[^2]。
#### 配置 VSCode 使用 DeepSeek 插件
完成上述步骤之后,可以在 Visual Studio Code (VSCode) 中通过插件形式集成并调用 DeepSeek 功能。这使得开发者能够在编辑器内直接利用该AI辅助编程和其他任务处理[^3]。
#### 自动化流程设置
如果希望进一步简化工作流,则可以通过配置自动化脚本来实现更便捷的操作体验。例如,允许程序自动批准某些类型的请求以及设定最大请求数量等参数[^4]。
#### 启动服务与测试连接
最后一步就是启动 DeepSeek 所需的服务端口,并验证客户端能否成功建立通信链接。一般而言,按照官方给出的标准指南操作即可顺利完成整个过程。
怎样让deepseek本地使用网上的大模型
### 配置 DeepSeek 在本地环境调用网上大规模预训练模型
#### 准备工作
为了能够在本地环境中成功调用网上的大规模预训练模型,需先安装必要的依赖库并设置好开发环境。确保 Python 环境已准备好,并且可以访问互联网来下载所需的资源。
#### 安装依赖包
使用 pip 工具安装所需软件包,这通常包括但不限于 `transformers` 和其他辅助工具:
```bash
pip install transformers torch deepseek-client
```
上述命令会自动处理所有必需的依赖关系[^1]。
#### 获取 API 访问权限
前往 [DeepSeek官网](https://www.deepseek.com),注册账号并申请API密钥。此密钥用于身份验证,在后续请求中作为参数传递给服务器端口以获取远程服务支持。
#### 编写客户端代码
创建一个新的 Python 文件 (例如 `deepseek_client.py`) 并编写如下所示的基础框架:
```python
import os
from deepseek_client import Client, Configuration
def setup_deepseek_api(api_key):
configuration = Configuration(
api_key={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)
client = Client(configuration=configuration)
return client
if __name__ == "__main__":
# 替换为你自己的API Key
api_key = "your_api_key_here"
deepseek_client = setup_deepseek_api(api_key)
response = deepseek_client.get_model_info()
print(response.json())
```
这段脚本初始化了一个连接到 DeepSeek 的接口实例,并尝试检索当前可用模型的信息列表。请注意替换 `"your_api_key_here"` 为实际获得的有效 API 密钥字符串。
#### 加载和应用预训练模型
一旦建立了有效的通信渠道,则可以通过指定名称加载特定版本的大规模预训练模型来进行推理或其他操作。具体方法取决于所选模型的功能特性以及官方文档中的指导说明[^2]。
阅读全文
相关推荐













