在正式开始之前,你需要准备以下内容:
一台配置还不错的电脑(建议至少有独立显卡,内存 16GB 以上,显存越高越好, 没有独立显卡也没关系)。稳定的网络环境(下载模型文件时很重要)。一点点耐心,毕竟我们要部署的是大模型,可能会花点时间。
我们使用的软件是 Ollama,它是一个非常方便的本地大模型运行工具。
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ollama -v |
接下来,我们需要通过 Ollama 下载 DeepSeek 模型。这一步需要用到命令行,别担心,我会一步步教你操作。
以下是不同版本模型的下载命令,你可以根据自己的需求选择合适的版本:
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ollama run deepseek-r1:1.5b |
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ollama run deepseek-r1:7b |
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ollama run deepseek-r1:8b |
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ollama run deepseek-r1:14b |
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ollama run deepseek-r1:32b |
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ollama run deepseek-r1:70b |
下载完成后,我们来测试一下模型是否正常运行。
2. 注意事项
虽然命令行可以用来提问,但操作起来并不方便。为了更好的使用体验,我们可以安装一个客户端工具 AnythingLLM。
Download AnythingLLM for Desktop
安装完成之后打开软件 找到设置 选择本地Ollama模型方式
他会自动识别本地Ollama下载的大模型
(请合理的选择大模型的参数,防止电脑带不动的情况 出现卡死宕机)
支持问题询问 链接上传 图片上传 无限次数上传文档 和图片!
例如:“如果今天是星期一,五天后是星期几?”这类问题可以测试AI的逻辑推理能力。
DeepSeek回答:
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嗯,今天是星期一,那五天后会是星期几呢?让我仔细想想。首先,一周有七天,所以从星期一开始数起:星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期六、星期日。现在,如果今天是星期一,那么过一天就是星期二,再过一天就是星期三,依此类推。
那问题来了,我要计算的是五天后是星期几。首先,我需要明确“今天”指的是哪一天。假设今天是星期一,那么接下来的每一天分别是:
星期二(明天) 星期三(后天) 星期四 星期五 星期六 所以,从星期一开始数五天,第五天就是星期六。因此,五天后的那一天应该是星期六。
不过,为了确保我没有搞错,我可以使用另一种方法来验证。比如,可以用模运算来计算:用当前的星期几加上要过去的天数,然后对7取余数。例如:
今天是星期一(1),五天后就是1 + 5 = 6。因为一周有七天,所以6 mod 7 = 6,对应的是星期六。
这样看来,无论是通过直接数数还是使用模运算的方法,得出的结果都是星期六。
如果今天是星期一,那么五天后是星期六。 |
DeepSeek回答:
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好的,现在我要回答用户的问题,用户之前问了一个关于星期几的问题,并得到了正确的答案。接下来,用户又发来一个请求,要求我解释性地回答问题,举个例子来说“请解释一下相对论的基本概念。”。
首先,我需要理解用户当前的需求是什么。看起来用户对相对论这个概念不太熟悉,想要一个简明扼要的解释,可能用于学习或兴趣了解。用户希望得到一个清晰、直观的例子来帮助理解相对论。
接下来,我要回忆相对论的相关知识。相对论主要包括狭义相对论和广义相对论。狭义相对论由爱因斯坦在1905年提出,主要讨论了惯性参考系中的现象,特别是光速不变原理和时间膨胀效应。而广义相对论则是关于引力的理论,它指出引力是时空曲率的表现。
为了使解释更易懂,我可以选择一个具体的例子来说明相对论的基本概念。例如,时间膨胀是一个重要的狭义相对论现象,可以举一个火车与闪电同时到达两个点的故事。通过这个故事,可以形象地展示在高速运动的参考系中,同一事件的时间测量会发生差异。
此外,我还需要确保语言简洁明了,避免使用过于专业的术语或复杂的数学公式。这样可以让不同背景的用户都能理解。
最后,总结一下,我的回答应该包括相对论的两个主要部分,并通过一个具体的例子来解释时间膨胀这一概念,以帮助用户更好地理解相对论的基本思想。
当然可以!相对论是爱因斯坦提出的一套描述宇宙运动和引力的理论。它主要包括狭义相对论和广义相对论两部分。
举个例子:假设有一列火车以接近光速的速度运行,当火车上的乘客看到闪电同时击中火车头和尾部时,地面上的人可能会觉得这两件事并不同时发生(因为火车在移动)。这是因为相对于火车来说,光是同步传播的,但相对于地面,由于火车速度极快,时间会有一点差异。这种现象说明时间和空间并不是绝对的,而是相对的,具体取决于观察者的运动状态。
这样的例子可以帮助理解相对论中的一些基本概念,如时间膨胀、长度收缩和相对性原理等。 |
等等 具体的使用看你自己
这样你就成功的把DeepSeek部署到本地电脑啦
如果你有自己的文档或者资料,可以将它们上传到模型中,方便模型回答与你的资料相关的问题。
然后上传本地的文档
到这里,你已经成功完成了 DeepSeek 模型的本地部署!以下是一些小建议: