如何切换deepseek模型保存路径
时间: 2025-03-02 19:06:03 浏览: 81
### 修改 DeepSeek 模型保存路径的方法
对于 Windows 用户而言,在使用 ollama 进行 DeepSeek 的本地化部署过程中,如果希望改变模型文件的默认保存位置以节省 C 盘的空间,可以通过调整系统环境变量来实现这一目标。具体操作如下:
当完成 Ollama 安装后需确保应用程序完全关闭,即通过点击任务栏中的图标选择「Quit Ollama」选项退出程序[^4]。
随后进入系统的高级设置界面修改或创建新的环境变量 `OLLAMA_MODELS` 并指定所需的磁盘分区作为新存储地点,例如可以设定为 `E:\AI\DEEPSEEK_MODELS` 。这一步骤可通过控制面板内的“系统属性”-> “高级系统设置” -> “环境变量...” 来访问[^2]。
为了使更改生效,推荐重启计算机后再继续后续的操作流程,比如安装特定版本的大规模预训练语言模型 deepseek-r1。
此外,确认 DeepSeek 应用本身的相关配置也已完成,包括但不限于语言偏好、外观样式以及工作区的选择等,并且验证应用所在的位置已被加入至 PATH 或其他必要的环境变量内以便于命令行工具能够识别该软件的存在[^5]。
```bash
# 设置环境变量 (假设操作系统支持这种方式)
setx OLLAMA_MODELS "E:\AI\DEEPSEEK_MODELS"
```
相关问题
deepseek windows模型更改路径
### 修改 DeepSeek 模型在 Windows 上的保存路径
为了更改 DeepSeek 模型在 Windows 系统中的默认存储位置,操作涉及调整文件夹的位置以及更新环境变量或配置文件来指向新的路径。
#### 找到并移动 .ollama 文件夹
由于 DeepSeek 的部分组件可能依赖于特定目录结构,在 C:\Users\XX 中定位名为 `.ollama` 的隐藏文件夹,并将其剪切至期望的新目标位置 `newfile` 下[^2]。这一步骤确保了所有必要的模型数据被迁移至指定地点。
#### 更新环境设置或配置文件
完成上述物理转移之后,需进一步确认任何与该路径关联的应用程序内部设定是否也需要同步更正。对于某些应用而言,可能是通过编辑其启动脚本或是修改注册表项实现;而对于其他情况,则或许只需简单地改变命令行工具的工作目录即可满足需求。不过具体针对 DeepSeek 而言,官方文档并未直接提及有关自定义安装路径的具体方法[^1]。
因此建议查阅最新版次的产品手册获取最权威指导说明,或者尝试联系技术支持团队寻求帮助以获得更加确切的操作指南。
```powershell
# PowerShell 示例:假设要将工作目录切换到 newfile
Set-Location "D:\path_to_newfile"
```
deepseek-r1路径
### DeepSeek-r1 路径配置与文件位置
对于 `deepseek-r1` 的路径配置以及文件位置,主要取决于具体的应用场景和部署方式。然而,在一般情况下,模型及其相关资源的位置可以通过命令行参数或配置文件来指定。
#### 使用命令行参数指定路径
当使用 Python 脚本加载模型时,可以利用 argparse 库定义并解析命令行参数,从而灵活设置数据集和其他必要资源的路径:
```python
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Model Training Configuration')
parser.add_argument("--model_path", type=str, default="./models/deepseek-r1/", help="Directory where the model is stored")
parser.add_argument("--config_file", type=str, default="./configs/model_config.json", help="Path to configuration file")
args = parser.parse_args()
```
上述代码片段展示了如何通过命令行传递模型存储目录 (`--model_path`) 和配置文件路径 (`--config_file`) 参数[^1]。
#### 配置文件中的路径设定
除了直接在脚本内部硬编码这些路径外,还可以采用 JSON 或 YAML 等格式创建外部配置文件,并从中读取所需的信息。这有助于提高项目的可维护性和灵活性:
```json
{
"paths": {
"base_dir": "./",
"datasets": {
"training_data": "data/single_datas.jsonl"
},
"output_models": "models/"
}
}
```
此 JSON 格式的配置示例指定了基础工作目录、训练数据集的具体位置以及其他输出(如保存后的模型)的目标位置[^3]。
#### VSCode 中的工作区设置
如果是在集成开发环境中操作,比如 Visual Studio Code (VSCode),则可能还需要调整项目根级别的 `.vscode/settings.json` 文件以适应特定的需求:
```json
{
"python.analysis.extraPaths": ["./src"],
"terminal.integrated.env.osx": {
"PYTHONPATH": "${workspaceFolder}/src:${env:PYTHONPATH}"
}
}
```
这段配置使得 IDE 可以识别到源码所在的子文件夹,并确保终端会话能够找到所需的模块和库[^2]。
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