deepseek部署在本地
时间: 2025-02-11 12:27:35 浏览: 45
### 本地部署 DeepSeek 的方法
#### 环境准备
为了成功地在本地环境中部署 DeepSeek，需满足一定的硬件和软件条件。
##### 硬件需求
最低配置应具备 CPU（支持 AVX2 指令集）、至少 16GB 内存以及不少于 30GB 存储空间。对于更流畅的操作体验，建议采用 NVIDIA GPU（例如 RTX 3090 或更新型号），搭配 32GB 内存及 50GB 存储容量[^2]。
##### 软件依赖
操作系统方面兼容 Windows、macOS 和 Linux 平台；当计划利用 Open Web UI 功能时，则还需预先安装 Docker 工具。
#### 安装 Ollama
完成上述准备工作之后，按照官方文档指示来设置并启动 Ollama 组件，这是实现 DeepSeek 正常运作不可或缺的一部分。
```bash
# 假设已经完成了必要的环境搭建工作
git clone https://github.com/deepseek-lm/ollama.git
cd ollama
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
```
以上命令用于克隆项目源码库至本地，并通过 Python 包管理器 pip 来安装所需的第三方库文件，最后执行 `setup.py` 文件完成整个项目的初始化过程。
相关问题
Deepseek部署在本地
### Deepseek 本地部署指南
#### 准备工作
为了成功在本地环境中部署Deepseek，需先确认计算机配置满足最低需求，特别是GPU显存大小。依据不同的硬件条件选择合适的模型版本[^2]。
#### 下载所需版本
通过`ollama run`指令来获取不同参数量级的Deepseek模型版本。对于拥有较少资源的情况可以选择较小规模如8B版本；而对于计算能力较强的设备，则可尝试更大尺寸比如32B版本：
```bash
ollama run deepseek-r1:8b # 对于较低端硬件适用的选择
ollama run deepseek-r1:14b # 中等级别的选项
ollama run deepseek-r1:32b # 高性能机器推荐使用的大型号
```
启动Ollama服务以支持后续操作[^1]。
#### 执行基础部署脚本
完成上述准备工作之后，执行如下命令实现基本安装流程。此过程会自动拉取必要的文件并设置运行环境:
```bash
ollama run deepseek-r1 # 默认加载官方建议的最佳匹配版次
```
#### 文件结构说明
一个典型的Deepseek模型目录通常包含以下几个重要组成部分[^3]:
- `config.json`: 存储有关该特定实例的各种配置项；
- `model.safetensors`: 实际存储神经网络权重的数据集；
- `tokenizer.model`: 负责文本编码解码工作的分词器定义。
deepseek部署在本地电脑
### DeepSeek本地部署指南
#### 一、硬件准备
对于DeepSeek的本地部署而言，可能需要高性能的硬件配置来支持其运行。这通常涵盖了强大的中央处理器(CPU)，充足的随机存取存储器(RAM)以及硬盘驱动器(HDD)/固态驱动器(SSD)[^1]。
#### 二、软件环境搭建
确保操作系统满足DeepSeek的要求，并且已经安装了必要的依赖库和服务。如果是在Windows环境下操作，则特别需要注意将DeepSeek的安装路径加入到系统的环境变量里[^2]。
#### 三、下载与解压文件
前往官方渠道获取最新版本的DeepSeek压缩包，在完成下载之后将其放置于预先选定好的位置并执行解压缩动作。
#### 四、启动服务端程序
进入刚刚创建出来的文件夹内找到可执行文件（一般命名为`deepseek.exe`），双击它即可开启服务器进程；如果是Linux或MacOS则可能是通过命令行方式启动，比如：
```bash
./deepseek start
```
#### 五、初始化设定
首次访问Web界面时会提示做一些基本选项上的决定，像挑选显示用的语言种类啦、外观样式啊还有就是指定保存项目的地方等等。
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### PetShop4.0安装和部署
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【网上购物相关知识点】
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在设计网上购物平台时，数据分析能力至关重要。通过收集和分析用户的购买行为数据、浏览行为数据和交易数据，商家可以更好地理解市场趋势、用户需求、优化商品推荐，提高转化率和客户忠诚度。
7. 网上购物的法律法规：
网上购物平台运营需遵守相关法律法规，如《中华人民共和国电子商务法》、《消费者权益保护法》等。同时，还需了解《数据安全法》和《个人信息保护法》等相关隐私保护法律，确保用户信息的安全和隐私。
8. 网上购物的网络营销策略：
网络营销包括搜索引擎优化(SEO)、搜索引擎营销(SEM)、社交媒体营销、电子邮件营销、联盟营销、内容营销等。一个成功的网上购物平台往往需要多渠道的网络营销策略来吸引和维持客户。
9. 网上购物的安全问题：
网络安全是网上购物中一个非常重要的议题。这涉及到数据传输的加密（如SSL/TLS）、个人信息保护、交易安全、抗DDoS攻击等方面。安全问题不仅关系到用户的财产安全，也直接关系到平台的信誉和长期发展。
10. 毕业设计的选题方法和资料搜集：
在进行毕业设计时，可以围绕当前电子商务的发展趋势、存在的问题、未来的发展方向等来选题。资料搜集可以利用图书馆资源、网络学术资源、行业报告、相关书籍和专业论文等途径。同时，实际参与网上购物平台的使用、调查问卷、访谈等方式也是获取资料的有效途径。
根据标题、描述和文件名，可以认为毕业设计资料信息的内容可能围绕“网上购物”的相关概念、技术、市场和法律法规进行深入研究。上述知识点的总结不仅包括了网上购物的基础知识，也涵盖了设计和运营网上购物平台的多个关键方面，为有志于在这个领域的学生提供了理论和实践的参考。
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电脑垃圾清理专家：提升系统运行效率
标题“电脑垃圾清理专家（精）”所指的知识点，是对一款以清理电脑垃圾文件为专项功能的软件的描述。在IT领域中，电脑垃圾清理是维护计算机系统性能和安全性的常规操作。这类软件通常被称作系统清理工具或优化工具。
1. **电脑垃圾的定义**：在计算机系统中，垃圾文件通常指那些无用的、过时的、临时的或损坏的文件。这些文件可能包括系统缓存、日志文件、临时文件、无用的程序安装文件、重复文件等。它们会占用磁盘空间，影响系统性能，并可能对系统安全构成潜在威胁。
2. **清理垃圾文件的目的**：清理这些垃圾文件有多重目的。首先，它可以释放被占用的磁盘空间，提升电脑运行速度；其次，它可以帮助系统更高效地运行，避免因为垃圾文件过多导致的系统卡顿和错误；最后，它还有助于维护数据安全，因为一些过时的临时文件可能会包含敏感信息。
3. **电脑垃圾清理方法**：电脑垃圾清理可以手动进行，也可以使用第三方的清理软件来自动执行。手动清理需要用户打开文件资源管理器，检查特定目录（如Windows临时文件夹、回收站、下载文件夹等），并手动删除不需要的文件。这通常较为繁琐，且容易出错。
4. **第三方清理软件的特点**：相较于手动清理，第三方电脑垃圾清理软件可以提供更为方便快捷的清理体验。这类软件通常具备用户友好的界面，能够自动扫描、识别并清除系统垃圾文件，有时还能对注册表、浏览器历史记录等进行清理。此外，一些高级的清理工具还可以提供系统优化、启动项管理、软件卸载和隐私保护等功能。
5. **清理软件的潜在风险**：虽然清理软件能够带来便利，但也存在潜在风险。不当的清理可能会误删重要文件，导致系统不稳定或某些应用程序无法正常工作。因此，使用这类软件需要用户具有一定的计算机知识，能够辨别哪些文件是安全可删除的。
6. **专业清理工具的优势**：标题中的“专家”二字暗示该软件可能具备一些高级功能。专业级的清理工具往往具备更复杂的算法和更广泛的清理范围，它们可以深入分析系统文件，甚至进行深度扫描，找到隐藏较深的无效文件和系统垃圾。它们还可能具备诸如智能判断、快速扫描、安全删除等功能，确保在高效清理的同时不会影响系统的正常运作。
从描述内容来看，该文件只重复了“电脑垃圾清理专家”这一关键词，没有提供其他具体信息。这可能是为了强调软件的功能定位或品牌口号。而从标签“电脑，垃圾，清理，专家”可以提炼出与电脑垃圾清理相关的关键点，如电脑维护、系统性能提升、安全隐私保护等。
在【压缩包子文件的文件名称列表】中，只有一个文件“电脑垃圾清理专家.exe”，这表明了该压缩文件包中仅包含一个可执行文件，即用户下载后可以直接运行的清理工具程序。
总结而言，电脑垃圾清理专家是帮助用户管理和清除电脑系统垃圾，提升电脑性能和安全性的实用软件。专业的清理工具通常能够提供更为全面和安全的清理服务，但用户在使用过程中需要小心谨慎，避免误删除重要文件。
模式识别期末复习必备：掌握87个知识点的速成秘籍
# 1. 模式识别基础概念
模式识别是计算机科学、人工智能和机器学习领域的一个重要分支，它的基本任务是识别数据模式。模式可以是任何事物，例如文字、图像、声音、基因序列等等。模式识别的主要应用包括：图像识别、语音识别、文本分类、数据挖掘等。
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redis集群模式配置
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