怎样把deepseek部署到本地
时间: 2025-03-01 13:01:13 浏览: 72
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek
#### 环境准备
为了成功部署 DeepSeek，在开始之前需确认满足最低硬件和软件条件。
- **硬件需求**
- 最低配置：CPU（支持 AVX2 指令集）+ 16GB 内存 + 30GB 存储[^3]。
- 推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090 或更高）+ 32GB 内存 + 50GB 存储。
- **软件依赖**
- 支持的操作系统包括 Windows、macOS 和 Linux。
- 如果计划使用 Open Web UI，则需要预先安装 Docker。
#### 安装 Ollama
完成环境准备工作之后，下一步是按照官方文档指导来安装 Ollama。这一步骤对于启动并运行 DeepSeek 至关重要，因为 Ollama 是用于管理和服务于大型语言模型的关键组件之一。
```bash
# 假设已经设置了正确的环境变量，并且可以访问命令行工具
pip install ollama
```
#### 配置与初始化 DeepSeek
一旦 Ollama 成功安装完毕，接下来就是针对特定平台——这里是 Windows 进行必要的设置工作。这部分操作可能涉及调整某些参数以优化性能表现以及确保兼容性[^1]。
```powershell
# PowerShell 示例脚本片段，假设已具备管理员权限
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
Invoke-WebRequest https://example.com/deepseek-config.ps1 -OutFile .\deepseek-setup.ps1; .\deepseek-setup.ps1
```
请注意以上 URL (`https://example.com/deepseek-config.ps1`) 只是一个占位符链接，实际应用时应替换为指向有效资源的真实地址。
#### 启动服务并与 CherryStudio 结合使用
最后一个重要环节是在本地机器上激活 DeepSeek 并将其集成至 CherryStudio 中。这样做不仅简化了日常管理工作流程，还增强了用户体验感，使得管理和利用 AI 模型变得更加直观便捷。
```python
from cherystudio import connect_to_model, start_service
start_service()
connect_to_model('DeepSeek')
```
这段 Python 代码展示了如何调用 `cherystudio` 库中的函数连接到刚刚部署成功的 DeepSeek 实例。当然，具体实现细节可能会依据实际情况有所不同。
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【网上购物相关知识点】
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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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