deepseek本地部署的对话存储在哪里了
时间: 2025-03-01 10:05:26 浏览: 334
### DeepSeek 本地部署中的对话数据存储位置
在 DeepSeek 的本地部署环境中,对话数据的存储位置取决于具体的配置设置以及所使用的平台特性。通常情况下,默认的数据存储路径位于用户的主目录下特定于 Ollama 的隐藏文件夹内。
对于 Windows 系统而言,默认情况下,Ollama 将模型及相关数据保存在 `C:\Users\<用户名>\.ollama` 文件夹中[^4]。这意味着如果未做特殊更改,则 DeepSeek 所产生的对话记录也会被存放在这个路径下的某个子目录里。
然而,在实际应用中为了更好地管理和优化磁盘空间利用效率,可以考虑采用跨盘访问的方式调整默认存储位置。例如可以通过创建软链接的方法把原本应该存在于 C 盘上的 `.ollama` 文件夹映射到其他分区(比如 D 盘),以此来减少对系统盘的压力并方便管理大容量的数据集。
需要注意的是,具体到每一版次的具体实现细节可能存在差异,因此建议查看官方文档获取最准确的信息。
```bash
mklink /J "C:\Users\Administrator\.ollama" "D:\CustomPath\ToStoreModels"
```
上述命令展示了如何在 Windows 上建立从 C 盘指向 D 盘指定位置的软连接,用于改变 Ollama 默认的工作区和数据存放地点。
相关问题
DeepSeek本地部署软件对话
### DeepSeek 软件本地部署方法和指南
#### 环境准备
对于硬件需求,最低配置应具备支持AVX2指令集的CPU、16GB内存以及30GB存储空间;而推荐配置则建议采用NVIDIA GPU(如RTX 3090及以上)、32GB内存及50GB以上的存储容量[^2]。
关于软件依赖方面,操作系统可以是Windows、macOS或Linux。如果计划利用Open Web UI,则需预先安装Docker工具。
#### 获取源码与模型
由于DeepSeek属于开源项目,可以直接通过GitHub平台获取最新版本的代码库和预训练好的模型文件。具体操作如下:
```bash
git clone https://github.com/deepseek/deepseek.git
cd deepseek
```
上述命令用于克隆DeepSeek项目的Git仓库并切换至对应的目录下继续后续的操作[^1]。
#### 安装Ollama及相关组件
为了顺利执行DeepSeek的大规模语言处理任务,还需要完成Ollama框架及其关联模块的安装工作。这部分的具体实施细节可参照官方文档中的指导说明进行设置。
#### 运行DeepSeek R1 模型
针对已经发布的DeepSeek-R1推理大模型而言,其不仅成本低廉而且表现出色。要启动该模型服务端口,按照特定参数调整后即可正常运作[^3]。此外,对于经过微调优化后的`DeepSeek-R1-Distill`变体版本,在遵循给定配置前提下也能实现良好效果[^4]。
Deepseek 本地部署
### DeepSeek 本地部署教程和配置指南
#### 环境准备
为了成功部署DeepSeek-VL2,在开始之前需确认环境满足特定的要求。这包括操作系统版本、Python 版本以及其他必要的依赖项[^1]。
#### 安装Ollama平台
作为第一步,访问官方网址https://ollama.com/download下载并安装Ollama平台。该平台提供了管理各种AI模型的基础架构支持,对于后续操作至关重要[^2]。
#### 获取所需模型
通过Ollama命令行工具获取所需的DeepSeek系列模型。具体来说,可以使用`ollama pull`指令来拉取不同规模大小的预训练模型文件至本地存储中:
```bash
# 下载指定版本的DeepSeek模型
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama pull deepseek-r1:7b
ollama pull deepseek-r1:8b
ollama pull deepseek-r1:14b
```
#### 启动与交互
完成上述准备工作后,利用如下命令启动选定的大规模语言模型,并开启人机对话界面:
```bash
# 使用较小参数量的模型进行测试
ollama run deepseek-r1:1.5b
# 对于较为复杂的任务场景,则可以选择更大容量的变体
ollama run deepseek-r1:8b
```
此外,还可以借助其他辅助性的CLI选项来进行更加精细的操作控制,比如查看当前可用资源状态(`ollama list`)或是终止不再使用的进程实例(`ollama rm <model_name>`)等[^3]。
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