本地部署DeepSeek-R大模型的詳細(xì)教程
一、準(zhǔn)備工作
在正式開始之前,你需要準(zhǔn)備以下內(nèi)容:
一臺(tái)配置還不錯(cuò)的電腦(建議至少有獨(dú)立顯卡,內(nèi)存 16GB 以上,顯存越高越好, 沒有獨(dú)立顯卡也沒關(guān)系)。穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境(下載模型文件時(shí)很重要)。一點(diǎn)點(diǎn)耐心,畢竟我們要部署的是大模型,可能會(huì)花點(diǎn)時(shí)間。
二、安裝 Ollama
我們使用的軟件是 Ollama,它是一個(gè)非常方便的本地大模型運(yùn)行工具。
1. 下載 Ollama
- 官網(wǎng)地址:Download Ollama on macOS
- 打開官網(wǎng)后,根據(jù)你的操作系統(tǒng)選擇對(duì)應(yīng)的版本進(jìn)行下載(Windows、Mac、Linux 都支持)。
2. 安裝 Ollama
- 下載完成后,雙擊安裝包進(jìn)行安裝。
- 安裝過程非常簡(jiǎn)單,一路點(diǎn)擊“下一步”即可。
- 默認(rèn)情況下,Ollama 會(huì)安裝到 C 盤,建議不要修改安裝路徑,直接按默認(rèn)設(shè)置安裝。
3. 檢查安裝是否成功
- 打開命令行(Windows 用戶可以按
Win + R
,輸入cmd
,然后回車)。 - 輸入以下命令,檢查 Ollama 是否成功安裝:
ollama -v
- 如果顯示版本號(hào),說明安裝成功!
三、拉取大模型(DeepSeek)
接下來,我們需要通過 Ollama 下載 DeepSeek 模型。這一步需要用到命令行,別擔(dān)心,我會(huì)一步步教你操作。
1. 打開命令行
- 同樣,按
Win + R
,輸入cmd
,然后回車。
2. 下載模型
以下是不同版本模型的下載命令,你可以根據(jù)自己的需求選擇合適的版本:
- 1.5B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:1.5b
- 7B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:7b
- 8B Llama DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:8b
- 14B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:14b
- 32B Qwen DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:32b
- 70B Llama DeepSeek R1
ollama run deepseek-r1:70b
3. 測(cè)試下載
- 為了測(cè)試效果,建議先下載一個(gè)較小的模型,比如 1.5B 或 7B(我選擇的7B測(cè)試 1.5不行)。
- 下載過程中如果網(wǎng)速過慢,可以按
CTRL + C
中斷,然后重新運(yùn)行命令。
4. 等待下載完成
- 下載完成后,模型會(huì)自動(dòng)安裝到本地。
- 安裝完成后,你可以通過命令行直接提問,測(cè)試模型的效果!
四、測(cè)試模型效果
下載完成后,我們來測(cè)試一下模型是否正常運(yùn)行。
2. 注意事項(xiàng)
- 如果使用的是較大的模型(比如 32B 或 70B),可能會(huì)占用大量的 GPU 和 CPU 資源,建議根據(jù)電腦配置選擇合適的模型。
五、安裝客戶端工具(AnythingLLM)
雖然命令行可以用來提問,但操作起來并不方便。為了更好的使用體驗(yàn),我們可以安裝一個(gè)客戶端工具 AnythingLLM。
1. 下載 AnythingLLM
- 官網(wǎng)地址:Download AnythingLLM for Desktop
- 下載完成后,雙擊安裝包進(jìn)行安裝。
Download AnythingLLM for Desktop
2. 配置 Ollama 模型
- 打開 AnythingLLM,進(jìn)入設(shè)置頁面。
- 選擇本地 Ollama 模型方式,軟件會(huì)自動(dòng)識(shí)別你之前下載的 DeepSeek 模型。
安裝完成之后打開軟件 找到設(shè)置 選擇本地Ollama模型方式
他會(huì)自動(dòng)識(shí)別本地Ollama下載的大模型
3. 創(chuàng)建工作區(qū)
- 回到主界面,隨便起一個(gè)名字創(chuàng)建工作區(qū)。
- 這樣就可以開始提問啦!界面和互聯(lián)網(wǎng)的聊天軟件差不多,使用體驗(yàn)非常流暢。
(請(qǐng)合理的選擇大模型的參數(shù),防止電腦帶不動(dòng)的情況 出現(xiàn)卡死宕機(jī))
檢測(cè)AI回答效果
支持問題詢問 鏈接上傳 圖片上傳 無限次數(shù)上傳文檔 和圖片!
推理性問題
例如:“如果今天是星期一,五天后是星期幾?”這類問題可以測(cè)試AI的邏輯推理能力。
DeepSeek回答:
嗯,今天是星期一,那五天后會(huì)是星期幾呢?讓我仔細(xì)想想。首先,一周有七天,所以從星期一開始數(shù)起:星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期六、星期日?,F(xiàn)在,如果今天是星期一,那么過一天就是星期二,再過一天就是星期三,依此類推。 那問題來了,我要計(jì)算的是五天后是星期幾。首先,我需要明確“今天”指的是哪一天。假設(shè)今天是星期一,那么接下來的每一天分別是: 星期二(明天) 星期三(后天) 星期四 星期五 星期六 所以,從星期一開始數(shù)五天,第五天就是星期六。因此,五天后的那一天應(yīng)該是星期六。 不過,為了確保我沒有搞錯(cuò),我可以使用另一種方法來驗(yàn)證。比如,可以用模運(yùn)算來計(jì)算:用當(dāng)前的星期幾加上要過去的天數(shù),然后對(duì)7取余數(shù)。例如: 今天是星期一(1),五天后就是1 + 5 = 6。因?yàn)橐恢苡衅咛欤? mod 7 = 6,對(duì)應(yīng)的是星期六。 這樣看來,無論是通過直接數(shù)數(shù)還是使用模運(yùn)算的方法,得出的結(jié)果都是星期六。 如果今天是星期一,那么五天后是星期六。
解釋性問題
- 例如:“請(qǐng)解釋一下相對(duì)論的基本概念。”這類問題可以評(píng)估AI的解釋能力和深度。
DeepSeek回答:
好的,現(xiàn)在我要回答用戶的問題,用戶之前問了一個(gè)關(guān)于星期幾的問題,并得到了正確的答案。接下來,用戶又發(fā)來一個(gè)請(qǐng)求,要求我解釋性地回答問題,舉個(gè)例子來說“請(qǐng)解釋一下相對(duì)論的基本概念?!?。 首先,我需要理解用戶當(dāng)前的需求是什么。看起來用戶對(duì)相對(duì)論這個(gè)概念不太熟悉,想要一個(gè)簡(jiǎn)明扼要的解釋,可能用于學(xué)習(xí)或興趣了解。用戶希望得到一個(gè)清晰、直觀的例子來幫助理解相對(duì)論。 接下來,我要回憶相對(duì)論的相關(guān)知識(shí)。相對(duì)論主要包括狹義相對(duì)論和廣義相對(duì)論。狹義相對(duì)論由愛因斯坦在1905年提出,主要討論了慣性參考系中的現(xiàn)象,特別是光速不變?cè)砗蜁r(shí)間膨脹效應(yīng)。而廣義相對(duì)論則是關(guān)于引力的理論,它指出引力是時(shí)空曲率的表現(xiàn)。 為了使解釋更易懂,我可以選擇一個(gè)具體的例子來說明相對(duì)論的基本概念。例如,時(shí)間膨脹是一個(gè)重要的狹義相對(duì)論現(xiàn)象,可以舉一個(gè)火車與閃電同時(shí)到達(dá)兩個(gè)點(diǎn)的故事。通過這個(gè)故事,可以形象地展示在高速運(yùn)動(dòng)的參考系中,同一事件的時(shí)間測(cè)量會(huì)發(fā)生差異。 此外,我還需要確保語言簡(jiǎn)潔明了,避免使用過于專業(yè)的術(shù)語或復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式。這樣可以讓不同背景的用戶都能理解。 最后,總結(jié)一下,我的回答應(yīng)該包括相對(duì)論的兩個(gè)主要部分,并通過一個(gè)具體的例子來解釋時(shí)間膨脹這一概念,以幫助用戶更好地理解相對(duì)論的基本思想。 當(dāng)然可以!相對(duì)論是愛因斯坦提出的一套描述宇宙運(yùn)動(dòng)和引力的理論。它主要包括狹義相對(duì)論和廣義相對(duì)論兩部分。 舉個(gè)例子:假設(shè)有一列火車以接近光速的速度運(yùn)行,當(dāng)火車上的乘客看到閃電同時(shí)擊中火車頭和尾部時(shí),地面上的人可能會(huì)覺得這兩件事并不同時(shí)發(fā)生(因?yàn)榛疖囋谝苿?dòng))。這是因?yàn)橄鄬?duì)于火車來說,光是同步傳播的,但相對(duì)于地面,由于火車速度極快,時(shí)間會(huì)有一點(diǎn)差異。這種現(xiàn)象說明時(shí)間和空間并不是絕對(duì)的,而是相對(duì)的,具體取決于觀察者的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。 這樣的例子可以幫助理解相對(duì)論中的一些基本概念,如時(shí)間膨脹、長度收縮和相對(duì)性原理等。
等等 具體的使用看你自己
這樣你就成功的把DeepSeek部署到本地電腦啦
六、上傳本地知識(shí)庫
如果你有自己的文檔或者資料,可以將它們上傳到模型中,方便模型回答與你的資料相關(guān)的問題。
1. 上傳文檔
- 在客戶端中找到“知識(shí)庫”功能。
- 點(diǎn)擊上傳,將本地的文檔(如 PDF、Word)上傳到知識(shí)庫中。
然后上傳本地的文檔
2. 保存知識(shí)庫
- 上傳完成后,記得點(diǎn)擊保存。
- 這樣模型就可以根據(jù)你的知識(shí)庫內(nèi)容進(jìn)行回答了!
七、總結(jié)與建議
到這里,你已經(jīng)成功完成了 DeepSeek 模型的本地部署!以下是一些小建議:
- 合理選擇模型參數(shù):如果你的電腦配置一般,建議使用較小的模型(比如 7B 或 8B),避免出現(xiàn)卡死或宕機(jī)的情況。
- 定期清理緩存:大模型會(huì)占用較多的存儲(chǔ)空間,建議定期清理不需要的模型文件。
- 多測(cè)試多嘗試:通過不斷測(cè)試不同類型的問題,熟悉模型的能力和限制。
以上就是本地部署DeepSeek-R大模型的詳細(xì)教程的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于本地部署DeepSeek-R的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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