deepseek本地部署免费
时间: 2025-02-22 08:29:57 浏览: 53
### DeepSeek本地部署免费方法
#### 环境准备
对于硬件需求,最低配置为CPU(支持AVX2指令集)+ 16GB内存 + 30GB存储;而推荐配置则是NVIDIA GPU(RTX 3090或更高)+ 32GB内存 + 50GB存储[^1]。
操作系统方面,可以选择Windows、macOS或Linux。为了简化安装过程并确保兼容性,建议使用Linux发行版如Ubuntu。另外,如果计划利用Open Web UI,则需预先安装Docker[^2]。
#### 安装Ollama
访问Ollama官方网站获取最新版本的安装包,并按照官方文档指导完成安装操作。具体来说,可以通过浏览器打开链接https://ollama.com/library/deepseek-r1,在页面上找到适合当前系统的安装命令并复制下来,在终端中粘贴执行即可完成安装工作[^3]。
```bash
ollama run deepseek-r1:14b
```
通过上述步骤可以实现DeepSeek的大规模语言模型在个人计算机上的快速搭建与应用开发测试环境构建,整个过程中并未涉及任何付费项目,因此能够满足用户关于“免费”的诉求。
相关问题
deepseek本地部署部署
### 本地环境中部署DeepSeek
#### 环境准备
对于希望在本地环境中部署DeepSeek的大规模语言模型,确保满足最低硬件需求至关重要。具体来说,最低配置应包括支持AVX2指令集的CPU、至少16GB内存以及不少于30GB的存储空间;而为了获得更佳性能体验,则建议采用配备有NVIDIA GPU(例如RTX 3090及以上型号)、32GB RAM 和50GB以上硬盘容量的设备[^1]。
除了必要的硬件条件外,还需确认操作系统兼容性——Windows、macOS 或 Linux 均可适配此项目,并且当计划利用Open Web UI功能时,提前完成Docker环境搭建也是必不可少的一环。
#### 安装与配置过程
按照官方文档指示,首先需安装Ollama组件作为基础架构的一部分。这一步骤通常涉及下载相应的安装包并遵循其内附说明来执行设置程序。
一旦上述准备工作就绪,即可进入实际操作阶段:
- **启动容器**:通过点击宝塔面板上的`docker-容器-终端`选项,在已创建好的Ollama容器内部打开一个新的命令行会话窗口。
- **运行模型实例**:在此处输入特定于所需版本的启动命令,比如`ollama run deepseek-r1:1.5b`用于激活指定参数下的DeepSeek模型实例[^2]。
这种基于容器化的解决方案不仅简化了复杂应用的跨平台迁移难题,同时也极大地提高了开发效率和服务稳定性。
```bash
# 启动 DeepSeek 模型的具体命令如下所示:
$ docker exec -it ollama_container_name bash
$ ollama run deepseek-r1:1.5b
```
deepseek 本地部署,免费
### 关于 DeepSeek 的本地部署方法及免费使用
#### 一、DeepSeek 本地部署的重要性
近年来,随着 DeepSeek 成为众多 AI 领域的焦点,其强大的语言理解和应用场景吸引了大量用户的关注。然而,由于 deepseek 经常会遇到服务器繁忙的情况,建议采用本地部署的方式以提高稳定性和响应速度[^1]。
#### 二、适合本地部署的 DeepSeek 版本选择
对于有较高数据隐私需求并愿意承担一定硬件成本的情况下,可以选择本地化部署 DeepSeek-R1-32B 模型。此版本虽然资源消耗较大,但在性能上能够满足大多数开发者的高要求[^3]。
#### 三、简易版 DeepSeek 本地部署指南
为了帮助更多用户顺利搭建自己的 DeepSeek 环境,下面是一个简化后的本地部署流程:
1. **环境准备**
- 安装 Docker 和 Docker Compose 工具;
- 下载官方提供的 DeepSeek docker-compose.yml 文件;
2. **启动服务**
使用命令 `docker-compose up` 启动容器集群,等待初始化完成之后即可访问前端页面进行交互测试[^4]。
```bash
# 假设已经下载好配置文件到当前目录下
$ docker-compose pull # 更新镜像
$ docker-compose up # 构建并运行所有服务
```
需要注意的是,上述操作仅适用于个人学习交流目的,在未获得授权前不得用于商业用途或其他盈利活动。
#### 四、关于免费使用的说明
目前并没有公开渠道可以完全免费无限期地使用完整的 DeepSeek 功能集。但是,通过本地部署开源项目或试用期内的产品版本可以在一定程度上减少开支。具体费用情况取决于所选模型大小以及是否涉及后续的技术支持和服务订阅等问题。
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