deepseekR1本地无网部署
时间: 2025-02-05 11:07:47 浏览: 248
### DeepseekR1 离线环境部署方法
对于希望在没有网络连接的本地环境中部署 DeepseekR1 的用户来说,准备工作至关重要。确保拥有所有必要的文件和依赖项是成功的关键。
#### 准备工作
为了实现离线部署,首先需要在一个有互联网访问权限的机器上准备好所需的全部资源包并将其转移到目标离线设备上。这包括但不限于 Deepseek-r1 模型本身以及 Ollma 运行所需的一切组件[^1]。
#### 部署步骤说明
通过 `ollama` 工具来进行 Deepseek-r1 的安装是一个推荐的方式。具体命令如下所示:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
此命令用于启动指定版本大小(这里以 1.5B 参数为例)的 Deepseek-r1 模型实例。如果计划使用其他参数配置,则应相应调整上述指令中的标签部分为 `7b`, `8b` 或者更高规格如 `32b` 版本。
需要注意的是,在完全断网的情况下执行以上操作前,必须提前完成对 `ollama` 及其关联库的预安装,并确认这些软件能够在当前操作系统环境下正常运作。
#### 解决交互不便的问题
针对频繁开启新对话窗口带来的不便,可以通过编写简单的脚本来简化这一过程。创建一个可重复使用的接口能够有效提高效率。例如,利用 Python 编写一段简易程序来自动加载已保存的历史会话记录或是设置快捷键触发特定动作等功能[^2]。
相关问题
一文读懂deepseekR1本地化部署
### DeepSeek R1 的本地化部署教程
#### 准备工作
为了成功部署 DeepSeek R1,在开始之前需要确保计算机环境满足最低配置需求。这包括操作系统版本、内存大小以及磁盘空间等基本硬件条件。
#### 安装 Ollama 工具
Ollama 是用于简化 AI 模型本地运行过程的一款实用程序,对于想要顺利安装并使用 DeepSeek R1 来说至关重要。访问官方网站 ollama.com 并通过浏览器搜索获取最新版的 Ollama 下载链接[^3]。如果遇到下载速度较慢的情况,建议采用迅雷或其他支持断点续传功能的应用加速下载进度;另外也可以考虑从 GitHub 上寻找替代资源以加快下载效率[^2]。
一旦下载完毕,则应依据个人偏好决定是否更改默认安装路径——即 C 盘之外的位置存储该软件。若希望自定义安装位置而非局限于系统分区内,默认情况下只需简单双击启动安装包并遵循屏幕上的指示操作即可完成设置流程。然而当存在特定目录需求时,则可通过命令行方式指定目标文件夹作为最终安放之处:
```bash
OllamaSetup.exe /dir="D:\Ollama"
```
此指令允许用户将应用程序放置于任意期望地点而不仅仅限于初始设定选项之中。
#### 获取与安装 DeepSeek R1 模型
紧接着上述步骤之后便是正式引入核心组件—DeepSeek R1 自身的部分了。同样地,这一环节也离不开官方渠道的支持:前往项目主页依照指引取得相应版本号下的压缩包形式分发件,并解压至适配前述所选路径之下以便后续调用处理。
#### 配置开发环境
考虑到不同开发者可能具备各异的工作习惯和技术栈背景,因此有必要针对 Python 解释器及其关联扩展库做出适当调整优化措施。具体而言就是利用 `pip` 命令读取由维护者预先准备好的依赖清单文档 (`requirements.txt`) ,从而实现一键式批量加载所需模块的目的:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
以上命令会自动解析文本内的条目列表并将缺失项逐一补充完整直至整个生态体系达到稳定可用状态为止[^4]。
#### 启动服务端口监听机制
随着前期准备工作全部就绪,现在终于来到了见证成果的关键时刻。此时应当参照产品手册中的说明开启后台进程监控模式,使得前端界面能够实时接收到反馈信息进而开展下一步交互活动。一般来讲,只要确认所有前置任务均已妥善解决,那么仅需轻敲几下键盘就能让一切运转起来!
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DeepseekR1本地部署
### DeepseekR1 本地部署教程和配置指南
#### 启动模型
为了启动Deepseek-R1模型,在终端中需执行特定命令。对于基本操作,可以通过如下指令来启动8B版本的模型[^2]:
```bash
ollama run deepseek-r1:8b1
```
当有需求对模型进行更细致的操作,比如微调或是应用特殊设置,则应采用带有额外参数的命令行选项。这允许指定设备类型(例如GPU加速)以及量化级别以优化性能或减少资源消耗:
```bash
ollama run deepseek-r1:8b1 --device cuda --quant 4bit
```
#### 版本选择
考虑到不同的硬件条件,除了上述提到的标准8B大小之外,还有其他容量更大的变体可供选用,如14B或32B等。这些较大规模的预训练模型能够提供更为复杂的功能支持和服务质量提升,但同时也要求更高的计算能力和内存空间[^3]。
#### 可视化工具推荐
针对希望监控或调试模型表现的情况,建议安装并利用Google Chrome扩展程序Page Assist作为辅助手段之一。此插件可以帮助用户更好地理解和分析由Deepseek R1产生的数据流及其处理过程中的各项指标变化情况.
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