deepseek R1 安装

### DeepSeek R1 安装指南 DeepSeek R1 是一款先进的智能搜索设备，其安装过程涉及硬件连接、软件配置以及网络设置等多个方面。 #### 硬件准备确保拥有以下组件以完成安装： - DeepSeek R1 设备一台 - USB 数据线一条 - 电源适配器一个 - 计算机或支持ADB命令的终端环境 #### 软件环境搭建为了更好地管理和控制DeepSeek R1，在计算机上需预先安装Android Debug Bridge(ADB)工具。通过执行如下指令来验证ADB是否已正确安装并能识别到DeepSeek R1设备[^2]: ```bash adb devices ``` 如果列表中出现了代表R1的序列号，则说明准备工作已完成；反之则应按照官方文档指示解决可能存在的驱动程序等问题后再试。 #### 初始化与基本配置首次启动时会引导用户进入初始向导界面，这里可以设定Wi-Fi连接参数等基本信息。对于更深入的功能定制化需求，建议参照产品附带的手册或者访问官方网站获取详细的指导资料[^1]。 #### 高级功能启用针对特定应用场景下的高级特性激活，比如递归应用常量缓冲区指针至单一硬件缓存中的操作，这通常涉及到较为复杂的底层编程接口调用，非一般使用者日常接触范围之内，故在此不做过多展开介绍[^3]。

DeepSeek R1安装教程

### DeepSeek R1 安装指南 #### 验证 Ollama 安装情况为了确认Ollama环境已经准备好，可以在命令行输入`ollama --version`。如果返回的信息类似于“ollama version is 0.5.7”，则说明Ollama已经被正确安装或是被更新到了最新的0.5.7版本[^1]。 #### 获取并加载 DeepSeek R1 模型完成上述准备之后，下一步就是取得DeepSeek R1模型。访问Ollama官方网站，在 Models 页面找到名为 “deepseek-r1”的选项，并点击进入其详细介绍页。这里会给出关于这个作为DeepSeek系列首个推出的推理模型的具体描述以及它与其他同类产品比如 OpenAI-o1 性能对比的情况。随后按照指示复制下面这条指令到终端里去执行： `ollama run deepseek-r1` 。对于特定版本如 qwen2:7b 或者带有不同参数配置的实例，则可以参照类似如下形式的语句来启动指定条件下的模型:`ollama run deepseek-r1:14b` [^2]。 ```bash # 查看Ollama版本号以检验是否成功安装/升级 $ ollama --version # 加载默认设置下的DeepSeek R1模型 $ ollama run deepseek-r1 # 对于特殊需求可以选择其他变体, 如下所示为加载具有更大参数量(14B)的版本 $ ollama run deepseek-r1:14b ```

deepseek r1安装到其他盘

### 如何将 DeepSeek R1 安装到指定的其他磁盘为了实现这一目标，在安装过程中需要调整一些配置选项，确保所有文件被放置在期望的位置。具体操作方法如下： #### 修改环境变量与路径设置当准备在一个非默认磁盘上部署 DeepSeek R1 时，首先要创建一个新的目录用于存储相关数据和程序文件。假设选择的是 D:\DeepSeek_R1，则可以在命令提示符中执行以下指令来初始化此过程[^4]。 ```batch mkdir D:\DeepSeek_R1 cd /d D:\DeepSeek_R1 ``` #### 下载并解压 Ollama 软件包接着从官方提供的链接下载 Ollama 的压缩包，并将其解压至上述新建的文件夹内。由于 Ollama 是运行 DeepSeek R1 所必需的服务端组件之一，因此这一步骤至关重要。 #### 配置启动脚本中的工作目录参数如果使用批处理(.bat)或其他形式的自动化脚本来简化启动流程的话，那么应当在此类脚本里指明应用程序的工作目录为之前选定的目标位置(D:\DeepSeek_R1)，从而使得后续加载的数据集以及产生的缓存均位于同一分区之下。 #### 设置 Docker 容器挂载点 (针对容器化部署方案) 对于采用 Docker 来承载 DeepSeek R1 实例的情况而言，可以通过 `-v` 参数自定义卷映射关系，让宿主机上的任意合法路径成为容器内部对应资源的实际存放地点。例如下面这条 docker run 命令将会把本地 E 盘下的 `deepseek-data` 文件夹作为模型权重及其他持久性资料的保存处所[^3]。 ```bash docker run -it --rm \ -p 8000:8000 \ -v E:/deepseek-data:/app/data \ deepseek-r1:latest ``` 通过以上措施即可顺利完成对 DeepSeek R1 在特定驱动器内的迁移安置作业，进而满足个性化需求的同时也保障了系统的稳定性和性能表现。

阅读全文

DeepSeek R1安装教程

deepseek r1安装 到其他盘

相关推荐

DeepSeek-R1技术报告论文

Word接入DeepSeek r1 纯代码

DeepSeek R1部署安装包

【人工智能模型部署】DeepSeek R1 模型本地部署教程：两种方法实现AI模型快速上手与深度定制 DeepSeek R1

DeepSeek R1deepseek r1 7b 結合RAG

deepseek r1 本地安装 pycharm

DeepSeek R1 chatbox 安装与使用教程

安装deepseek r1模型

deepSeek r1

Deepseek R1

ubuntu24 安装Deepseek R1

本地安装ollma deepseek r1

deepseek和deepseek r1区别

安装Deepseek R1 本地化部署

Deepseek 应用 Deepseek R1本地部署

deepseek r1技术

deepseek R1 本地

deepseek r1 github

大家在看

gridctrl控件的使用示例程序，程序中有关于gridctrl控件的属性设置、各种方法的使用

学习XML Publisher

威纶通HMI做Modbus网关 C#通过网络采集数据.zip

A5V2R2刷机工具_idata95w刷机_idata95v刷机_iData95刷机_iData95刷机_pda刷机软件_

paddlets框架介绍和对应的ppt和案例分析

最新推荐

第一章计算机系统概述.ppt

深入解析PetShop4.0电子商务架构与技术细节

【技术揭秘】：7步打造YOLOv8人员溺水检测告警监控系统

stm32CAN总线

毕业设计资料分享与学习方法探讨

模式识别期末复习精讲：87个问题的全面解析与策略

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/********** Begin *********/ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/********** End *********/ return(torch_data)

电脑垃圾清理专家：提升系统运行效率

模式识别期末复习必备：掌握87个知识点的速成秘籍

redis集群模式配置

deepseek r1安装到其他盘

import torch import numpy as np def a2t(): np_data = np.array([[1, 2],[3,4]]) #/****** Begin */ #将np_data转为对应的tensor，赋给变量torch_data torch_data = torch.tensor(np_data) #/ End ***/ return(torch_data)