deepseek 部署 不在C盘
时间: 2025-03-02 22:13:20 浏览: 104
### 如何将 DeepSeek 部署安装在非 C 盘
#### 修改默认存储位置
为了确保 DeepSeek 安装到指定磁盘而非默认的 C 盘，在 Ollama 的配置文件中调整保存路径。具体操作如下：
1. 找到并打开 `ollama.conf` 文件，该文件通常位于 `%APPDATA%\Ollama\config` 或者通过命令行工具查找。
2. 编辑此配置文件中的 `model_path` 参数指向期望的目标驱动器目录，例如 D:\DeepSeek\Models:
```ini
model_path=D:\\DeepSeek\\Models
```
3. 如果使用的是图形界面客户端，则可在应用程序内部设定项里找到相应选项来改变模型存放地点[^2]。
4. 对于命令行环境下的用户来说，启动服务之前需确认环境变量已更新至新的路径；可通过 PowerShell 添加临时环境变量实现这一点：
```powershell
$env:OLLAMA_MODEL_PATH="D:\DeepSeek\Models"
```
5. 接下来按照常规流程继续完成剩余部分的安装工作即可[^1]。
```python
import os
# 设置环境变量以便程序识别新路径
os.environ['OLLAMA_MODEL_PATH'] = r'D:\DeepSeek\Models'
print(f"Model path set to {os.getenv('OLLAMA_MODEL_PATH')}")
```
相关问题
deepseek部署在C盘以外
### 如何将 DeepSeek 部署在 C 盘以外的位置
为了减少对 C 盘的空间占用，可以采取措施将 DeepSeek 模型及相关组件部署到其他磁盘位置。具体操作如下：
#### 修改 Ollama 安装路径
默认情况下，Ollama 可能会安装在 C 盘。为了避免这种情况，在安装 Ollama 之前可以选择自定义安装目录至目标磁盘。如果已经完成安装，则需卸载并重新指定新路径进行安装[^1]。
```bash
# 卸载现有版本 (Windows PowerShell)
winget uninstall ollama
```
访问 [Ollama 下载页面](https://ollama.com/download)，按照说明选择合适的安装选项来更改默认保存位置。
#### 调整模型存储位置
对于已有的 DeepSeek 模型文件夹，建议先停止运行服务再执行迁移工作。关闭 Ollama 后，可安全地把位于 `C:\Path\To\Models` 的整个 DeepSeek 文件夹复制粘贴到 D 或 E 等非系统分区下[^3]。
#### 更新环境变量与配置文件
当成功转移模型数据后，还需更新相应的环境设置以指向新的地址。这通常涉及到编辑 `.env` 文件或其他形式的配置文档，确保其中涉及路径的地方都得到适当调整。
例如修改后的 .env 文件可能看起来像这样：
```ini
MODEL_PATH=D:\DeepLearningModels\deepseek-r1:7b\
```
最后重启计算机使所有改动生效，并通过命令行验证是否能够正常加载模型。
```bash
# 使用方向键“上”查找之前的启动指令
ollama run deepseek-r1:7b
```
deepseek本地部署不在c盘
### 如何在非C盘上本地部署DeepSeek
#### 安装ollama软件至指定磁盘
为了不在C盘安装ollama，可以在运行安装程序前通过命令提示符来设置安装路径。创建一个新的文件夹用于存储ollama及其相关组件，例如D:\Ollama。接着，在命令提示符下输入`msiexec /i "OLLAMA_INSTALLER_PATH.msi" INSTALLDIR="D:\Ollama"`完成自定义路径下的安装操作[^2]。
#### 配置环境变量指向新位置
成功更改安装目录之后，需更新系统的环境变量以便于后续调用工具和服务时不依赖默认的C盘路径。具体做法是在系统属性->高级系统设置->环境变量中新增或修改PATH项加入刚才设定好的ollama可执行文件所在的位置，即`D:\Ollama`。
#### 下载并配置DeepSeek模型
按照官方文档指示获取所需的DeepSeek版本，并将其解压放置在一个预先准备好的非C盘分区内的特定文件夹里，比如E:\DeepSeek_Models。确保此路径被正确记录下来因为稍后需要在此基础上做进一步调整[^3]。
#### 设置ChatBox可视化界面
对于希望拥有图形化交互体验的用户来说，还需要单独处理chatbox部分。同样遵循上述原则——避开C盘选择其他合适的空间作为存放地点，如F:\ChatBox_GUI。随后依照指南中的说明依次完成各项参数设定工作使得前端能够顺利连接后台服务端口从而实现完整的聊天功能。
```bash
# 假设已经下载了ollama安装包到当前目录
msiexec /i "./ollama_installer.msi" INSTALLDIR="D:\Ollama"
```
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#### 文件压缩包内文件名
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### 进程ID的获取
要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。
### 远程进程空间内存分配
进程的内存空间是独立的，一个进程不能直接操作另一个进程的内存空间。要注入代码，需要先在远程进程的内存空间中分配一块内存区域。这一操作通常通过调用操作系统提供的API函数来实现，比如在Windows平台下可以使用VirtualAllocEx函数来在远程进程空间内分配内存。
### 写入DLL路径到远程内存
分配完内存后，接下来需要将要注入的动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）的完整路径字符串写入到刚才分配的内存中。这一步是通过向远程进程的内存写入数据来完成的，同样需要使用到如WriteProcessMemory这样的API函数。
### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址
Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。
### 创建远程线程
在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
### 远程进程注入的应用场景与风险
远程进程注入技术的应用场景十分广泛。在系统管理方面，它允许用户向运行中的应用程序添加功能，如插件支持、模块化更新等。在安全领域，安全工具会使用注入技术来提供深度防护或监控。然而，远程进程注入技术也具有极高的风险性，特别是当被用于恶意软件时，它能够被用来注入恶意代码，对用户系统的安全性和稳定性造成威胁。因此，了解这一技术的同时，也必须对其潜在的安全风险有所认识，特别是在进行系统安全防护时，需要对该技术进行检测和防护。
### 结语
通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1