deepseek r1 本地安装 pycharm
时间: 2025-02-12 22:12:18 浏览: 65
### 安装和配置 PyCharm 使用 DeepSeek R1
#### 下载与安装 PyCharm 社区版
为了在本地环境中设置 PyCharm 并使用 DeepSeek R1，首先需要获取 PyCharm 的社区版本。访问官方网站提供的链接下载适合操作系统环境的安装包[^2]。
```bash
# 假设已经完成下载，对于Linux系统可以通过命令行解压tar.gz文件作为示例
tar -xzf pycharm-community.tar.gz
```
#### 配置 DeepSeek Coder 插件
安装好 PyCharm 后，下一步就是集成 DeepSeek Coder 功能来增强开发体验。这通常涉及到通过 JetBrains 插件市场或者其他指定渠道安装支持 DeepSeek 技术的相关扩展或插件[^1]。
#### 获取 API Key
为了让 PyCharm 能够连接到 DeepSeek 服务，在 PyCharm 中集成了必要的组件之后，还需要获得一个有效的 API 密钥用于身份验证。前往相应的页面创建一个新的 API key，并将其命名为易于识别的名字比如“AI 代码提示”。这个密钥将会用来授权应用程序访问 DeepSeek 提供的服务[^3]。
#### 设置 DeepSeek 连接参数
最后一步是在 PyCharm 内部配置刚刚得到的 API Key 和其他可能必需的信息以便于顺利调用远程 DeepSeek 服务器上的资源。具体步骤取决于所使用的特定插件文档中的指导说明，一般会在首选项或者设置菜单下的相应位置找到这些选项。
相关问题
把deepseek r1接入pycharm
### 将 DeepSeek R1 插件接入 PyCharm IDE 的步骤
#### 安装 CodeGPT 插件
为了使 DeepSeek R1 模型能够在 JetBrains IDE 中运行，首要条件是在 PyCharm 中安装 CodeGPT 插件[^1]。访问 PyCharm 的插件市场，搜索并下载名为 "CodeGPT" 的插件。
#### 导入本地 DeepSeek 环境
完成上述操作之后，需通过 CodeGPT 插件来导入本地已有的 DeepSeek 环境配置文件或设置新环境以便支持 R1 版本模型的工作需求。这一步骤通常涉及指定 Python 解释器路径以及必要的依赖库版本控制等细节设定。
#### 设置 DeepSeek R1 模型参数
对于特定于 DeepSeek R1 的配置选项，则可能需要进一步调整以适应不同的开发场景或是优化性能表现。这部分内容会涉及到修改配置文件中的某些字段值或者是利用命令行工具来进行更精细的定制化处理[^2]。
```bash
# 更新 pip 和 setuptools 到最新版本
pip install --upgrade pip setuptools wheel
# 安装 deepseek 所需包
pip install -r requirements.txt
```
#### 测试连接与功能验证
最后，在一切准备就绪后应当执行简单的测试案例来确认整个流程无误，并确保可以在实际编码过程中正常使用由 DeepSeek 提供的各项辅助特性如自动补全、语法提示等功能。
使用ollama在服务器上部署deepseek在本地用pycharm连接写程序
### 使用 Ollama 部署 DeepSeek 并通过 PyCharm 进行开发
#### 服务器端配置
为了在服务器上成功部署 DeepSeek 模型并使其能够被远程访问，需先确保已安装必要的依赖项。具体操作如下：
利用 PowerShell 或其他终端工具，在服务器环境中执行命令 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 来启动指定版本的 DeepSeek 模型服务[^1]。
对于希望简化交互过程的情况，可以选择安装图形化界面辅助工具 ollama_gui。这可以通过 Python 的包管理器 pip 实现，即运行指令 `python -m pip install ollama_gui` 完成安装；随后再以 `python -m ollama_gui` 启动该应用[^3]。
#### PyCharm 环境设置
为了让开发者能够在本地使用 PyCharm 编辑器高效地编写针对上述部署的服务的应用程序，建议按照以下方式调整环境设定：
- **创建项目**：于 PyCharm 中新建或打开现有项目。
- **配置解释器**：确认项目的 Python 解释器已经正确设置了所需的库文件路径以及任何额外资源位置。
- **API 调用集成**：鉴于目标在于与远端服务器上的 DeepSeek API 进行通信，则应引入相应的 HTTP 请求处理模块（如 requests 库），以便向部署好的模型发送请求并接收响应数据。
```python
import requests
def query_deepseek(prompt):
url = "http://<server_ip>:8000/api/v1/generate"
payload = {"prompt": prompt}
response = requests.post(url, json=payload).json()
return response['text']
if __name__ == "__main__":
result = query_deepseek("你好世界")
print(result)
```
此段代码展示了如何构建一个简单的函数用于发起 POST 请求给位于 `<server_ip>` 地址处监听着 8000 端口的 DeepSeek RESTful API 接口，并打印返回的结果字符串[^2]。
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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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# 1. 模式识别基础概念与理论框架
## 1.1 定义与应用范围
模式识别是一门关于如何使机器能够自动识别数据模式和规律的交叉学科。其核心在
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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。
模式识别的基本步骤包括：数据预处理、特征提取、分类或回归、结果评估。在这个过程中，我们需要使用一些数学模型和算法来进行数据分析和决策。模式识别的关键在于找到正确的特征和合适的模型，这对
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