windows deepseek 本地部署
时间: 2025-02-09 18:03:53 浏览: 80
### DeepSeek 在 Windows 上的本地部署教程
#### 一、环境准备
为了成功完成DeepSeek R1在Windows上的本地部署,需提前准备好一系列必要的软件依赖。这些依赖涵盖了操作系统本身(即当前使用的Windows)、用于实现应用程序隔离和资源分配的容器化工具Docker、支持Python作为主要开发语言的编程环境、TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来处理复杂的神经网络计算任务、SQLite或其他类型的数据库管理系统存储数据、RabbitMQ之类的消息队列服务保障异步通信效率、Nginx这样的Web服务器组件提供HTTP接口访问功能、CUDA/NVIDIA驱动程序之类的GPU加速工具提升性能表现、Git版本控制系统追踪项目变更历史、Conda/PIP这类包管理器简化第三方库安装流程、Prometheus/Grafana组合而成的监控平台实时跟踪系统状态变化以及Firewalld/UFW防火墙配置增强网络安全防护措施[^1]。
#### 二、具体操作步骤说明
针对想要快速入门并尝试构建基于DeepSeek的大规模预训练模型应用的初学者而言,这里有一份特别定制的小白友好型指南可供参考。当遇到官方在线服务平台因遭受DDoS攻击而暂时不可用的情况时,这份文档能够帮助读者顺利搭建起属于自己的私有测试环境[^2]。
对于具体的实践指导方面,则推荐参照一份面向Windows用户的简易手册——《Windows本地部署DeepSeek-R1大模型实战》。该资料不仅介绍了利用Ollama提供的简便方法来进行整个过程的操作细节,还鼓励广大爱好者积极发挥创造力,探索更多可能性[^3]。
最后,在实际执行过程中,用户只需记住一条简单的指令即可启动所需的服务实例:`ollama run deepseek-r1:7b` 。其中`:7b`部分代表所选用的具体模型变体编号,请根据个人需求调整相应参数设置[^4]。
```bash
ollama run deepseek-r1:7b
```
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