deepseek本地部署指南
时间: 2025-02-20 08:40:13 浏览: 73
### DeepSeek 本地部署教程
#### 环境准备
对于硬件需求,最低配置应满足:CPU(支持AVX2指令集)、16GB内存以及30GB存储空间;而推荐配置则为NVIDIA GPU(如RTX 3090或更高级别)、32GB内存加上50GB存储容量[^4]。
操作系统方面,DeepSeek 支持 Windows、macOS 或 Linux 平台。此外,在采用 Open Web UI 的情况下需预先安装 Docker。
#### 获取一键安装包
为了简化部署过程,官方提供了一键安装包供用户下载。该安装包涵盖了从下载至启动所需的一切操作指导,旨在使初次使用者也能顺利地完成整个设置流程[^1]。
#### 初始化与更新模型
针对已有的 deepseek-r1 模型实例,可以通过命令 `ollama rm deepseek-r1 && ollama pull deepseek-r1` 来实现重新初始化和拉取最新的镜像版本[^2]。
#### 启动服务
当一切准备工作就绪后,可通过 CMD 终端执行如下两条命令来验证当前状态并启动指定的服务:
- 使用 `ollama list` 查看现有容器列表;
- 执行 `ollama run deepseek-r1:latest` 正式开启 deepseek-r1 实例的工作进程[^5]。
```bash
# 列出所有 Ollama 容器
ollama list
# 运行最新版的 deepseek-r1 容器
ollama run deepseek-r1:latest
```
相关问题
DeepSeek 本地部署指南
### DeepSeek 本地部署教程
#### 环境要求
为了顺利部署 DeepSeek,需满足如下环境条件:
- **操作系统**:建议使用 Linux 或 Windows[^1]。
- **Python 版本**:应不低于 3.7[^1]。
对于依赖包的要求包括但不限于:
- PyTorch (>= 1.7.1)
- Transformers (>= 4.0)
以及其他必要的库文件如 NumPy, pandas 和 scikit-learn 等。
#### 硬件与软件准备
针对硬件方面最低配置为 CPU 支持 AVX2 指令集加上至少 16GB 的 RAM 及不少于 30GB 存储空间;而更优的选择则是配备 NVIDIA GPU(例如 RTX 3090 或以上型号)、32GB 内存以及 50GB 的硬盘容量[^2]。
至于软件层面,则需要考虑操作系统的兼容性——Windows、macOS 或者 Linux 均可适用。另外,在某些情况下可能还需要预先安装 Docker 来辅助 Open Web UI 的运作。
#### 安装 Ollama 平台
访问 [Ollama官方网站](https://ollama.com/download),依据个人计算机的具体情况挑选合适的版本并完成下载过程。此步骤同样适用于不同平台的用户,无论是 Windows 用户还是其他系统使用者都能找到对应的安装程序[^3]。
一旦安装完毕后,记得设置好相应的环境变量以便后续命令行工具能够正常调用这些资源。这通常可以通过编辑系统属性中的路径来实现,具体方法是在 Windows 中按住 Win 键搜索“环境”,按照提示添加新项或将现有项目更新至最新位置[^4]。
#### 执行部署命令
最后一步就是在终端输入特定指令启动 DeepSeek 模型服务了。对于大多数场景而言,只需简单地键入 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 即可快速加载指定规模的大语言模型实例。而在 Windows 上则可以利用 CMD 控制台通过 `ollama list` 查看当前可用的服务列表,并借助 `ollama run deepseek-r1:latest` 实现最新型号的即时激活。
```bash
# 使用以下命令启动 DeepSeek 模型服务
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
DeepSeek 本地部署指南docker
### DeepSeek本地部署教程中的Docker相关内容
对于希望在本地环境中安全高效地运行DeepSeek大语言模型的用户来说,采用Docker容器化技术是一种理想的选择。这不仅简化了环境配置过程,还提高了跨不同操作系统平台的一致性和兼容性。
#### 使用Docker安装Ollama
为了通过Docker来设置DeepSeek所需的基础组件之一——Ollama,需先确认已按照官方文档完成Docker本身的安装与基本配置[^2]。之后,在命令行工具中执行如下操作:
```bash
docker pull ollama/ollama:latest
```
此命令会从远程仓库拉取最新的Ollama镜像到本地机器上。接着可以通过`docker run`启动该服务实例并映射必要的端口以便后续访问API接口等功能模块。
#### 配置Docker以支持DeepSeek
考虑到DeepSeek可能涉及到GPU加速计算资源的需求,建议提前做好相应的准备工作。具体而言,在具备NVIDIA显卡的情况下,应该确保已经正确设置了nvidia-docker环境,从而允许容器内部的应用程序能够充分利用主机上的图形处理单元来进行高效的训练或推理任务[^1]。
一旦完成了上述步骤,则可以根据实际应用场景进一步定制化构建适合自己的工作流和服务架构。例如,利用Docker Compose文件定义多容器应用组合,或是编写自定义脚本来实现自动化部署流程等高级特性。
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