清华本地部署满血版deepseek
时间: 2025-02-21 13:30:17 浏览: 195
### 如何在清华大学本地环境中部署完整版 DeepSeek
#### 准备工作
为了成功部署DeepSeek,在开始之前需确保环境满足最低硬件和软件需求。对于低资源部署优化版本,可以利用清华开源项目KTransformers实现性能显著提升[^2]。
#### 获取所需材料
访问官方渠道获取最新发布的《DeepSeek:从入门到精通》教程文档以及配套的教学视频资料[^1]。这些资源提供了详细的指导说明和技术支持信息。
#### 安装过程概述
按照提供的保姆级教程执行具体操作步骤:
- 下载对应平台的安装包并启动安装向导程序;
- 阅读并接受许可协议条款后继续前进;
- 自定义设置目标路径及其他选项(如果适用),随后确认无误即刻触发实际写入动作;
- 等待进度条完成整个流程直至提示结束;此时应能看到新加入的应用图标位于桌面或开始菜单内[^3]。
#### 模型加载与验证
前往Ollama官方网站选取适合自身设备条件的最佳匹配预训练模型——例如`deepseek-r1`,接着依照网页指示完成必要的参数调整和服务端口映射等工作项,最后通过测试样例检验实例化后的API接口能否正常响应请求。
```bash
# 假设已正确设置了环境变量PATH,则可以直接调用命令行工具进行初步检测
curl http://localhost:8080/ping
```
相关问题
python本地部署deepseek
### 如何在本地环境部署Python DeepSeek项目
#### 创建开发环境
为了确保DeepSeek项目的顺利运行,建议先安装Anaconda来管理依赖项和虚拟环境。对于Linux系统的用户来说,可以从清华大学开源软件镜像站获取适合的版本并完成安装[^3]。
```bash
# Linux 64位系统下的Anaconda安装命令示例
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
```
当被询问是否允许初始化Anaconda时,输入`yes`确认。这一步骤将配置好必要的启动脚本以便后续操作更加便捷。
#### 构建专用虚拟环境
利用Conda创建一个新的虚拟环境用于隔离不同应用之间的库冲突问题。这里推荐指定Python的具体版本号以匹配DeepSeek的要求:
```bash
conda create -n dk2_5 python=3.11 -y
```
激活新建好的虚拟环境后就可以继续下一步工作了:
```bash
conda activate dk2_5
```
#### 安装所需包与框架
进入准备阶段,在此之前应该已经准备好了一个干净的工作目录。接下来就是按照官方文档说明或者社区分享的经验贴里提到的方法去安装那些必不可少的支持组件。比如Pandas、Numpy这些常用的科学计算库可以帮助更好地处理数据;而Transformers这样的第三方模块则是为了让自定义NLP模型更容易集成进来从而提升搜索效率[^1]。
#### 获取并设置DeepSeek源码
从GitHub仓库或者其他公开资源处克隆最新的DeepSeek代码副本到本地机器上。如果打算基于现有架构做进一步改进,则可能还需要熟悉Git基本命令以便追踪最新进展或是提交贡献给上游项目组。
#### 运行测试实例验证部署成果
最后但同样重要的是要执行一些简单的查询请求来看看整个流程是否正常运作。可以通过编写一小段Python脚本来发起HTTP API调用来模拟真实场景中的交互过程。一旦发现任何异常情况立即查阅日志记录寻找解决方案直至一切恢复正常为止。
```python
import requests
response = requests.post('http://localhost:port/search', json={"query": "example"})
print(response.json())
```
win7本地部署deepseek
### Windows 7 上 DeepSeek 的本地部署
对于希望在 Windows 7 系统上完成 DeepSeek 模型的本地部署,可以遵循以下方法来实现这一目标。
#### 使用 Ollama 和 Open WebUI 部署 DeepSeek R1 模型
为了启动并运行 DeepSeek R1 模型,在 Windows 7 中可以通过 PowerShell 来执行操作。具体来说,按下 `Win + R` 组合键调出运行对话框,输入 `powershell` 并回车打开终端环境[^1]。随后在此环境中输入如下指令:
```powershell
ollama run deepseek-r1:7b
```
这条命令会触发安装过程以及后续的服务启动流程,使得用户能够在本地计算机上访问和利用 DeepSeek 提供的功能和服务。
#### 获取 DeepSeek 项目源码
除了直接通过预构建镜像或服务端口使用外,如果想要更深入地参与到项目的开发或是自定义配置当中,则需要先获取官方维护者所提供的最新版本代码库。这一步骤同样适用于 Windows 7 用户群体。进入命令提示符(CMD)或者 PowerShell 后,依次执行下面两条语句以获得完整的 Git 存储库副本及其内部文件结构:
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
```
上述动作完成后,便可以在当前工作目录下找到所需的一切资源和支持材料,为进一步探索提供了坚实的基础[^2]。
#### 参考学习资料
针对那些寻求更加全面理解与掌握该技术栈背后原理的学习者而言,《DeepSeek:从入门到精通》这份由清华大学新闻与传播学院沈阳团队精心编写的文档无疑是一个极佳的选择。关注【小康师兄】微信公众号,并按照指示回复关键词【清华大学DeepSeek:从入门到精通】就能轻松取得这份长达一百零四页的专业教程电子版[^3]。
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