解决DeepSeek服务器繁忙问题

一、用户端即时优化方案

网络加速工具

1.推荐使用迅游加速器或海豚加速器优化网络路径，缓解因网络拥堵导致的连接问题。以迅游为例：

• 启动加速器后搜索"DeepSeek"专项加速
• 输入口令DS111可领取免费加速时长（海豚加速器适用）

2.清理浏览器缓存与切换设备

• 在Chrome/Firefox中清理缓存（设置→隐私和安全→删除浏览数据）
• 尝试手机APP访问或使用无痕模式（Chrome按Ctrl+Shift+N）

3.错峰使用策略

避开工作日早晚高峰（10:00-12:00, 19:00-22:00），建议在凌晨1:00-6:00使用

二、高级技术方案

本地化部署

通过海豚加速器或迅游的「一键本地部署」功能实现：

• 选择本地部署工具后自动安装模型
• 部署完成后直接在终端对话（需30GB以上存储空间）

API调用与第三方平台

• 通过硅基流动、秘塔AI等平台调用DeepSeek模型（需注册账号）
• 使用AnythingLLM等开源工具搭建私有数据库5

三、替代方案与平替工具（最推荐简单好用）

若问题持续存在，可考虑以下替代服务：

用加速器本地部署DeepSeek

使用加速器本地部署DeepSeek的完整指南

一、核心原理与工具选择

通过加速器实现本地部署的本质是：利用网络优化工具解决模型下载/API通信问题，配合部署框架实现离线运行。当前主流方案分为两类：

三、海豚加速器+Ollama手动部署

高阶操作流程：

**加速下载模型**  
   ```bash 
  ollama run deepseek-r1:7b --accelerator=dolphin  # 调用海豚加速通道

启动本地服务
ollama serve # 默认端口

**故障排查：**  
- 若出现`Error: model not found`，执行：
 `export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434`（Linux/Mac）[4]()  
- GPU未被识别时，运行：
 `nvidia-smi`确认驱动状态 → 重装CUDA 12.1+[10]()
 
#### 四、性能优化建议 
1. **硬件加速配置**  
  - NVIDIA用户启用CUDA加速：
     ```bash 
    ollama run deepseek-r1:7b --gpu 0  # 指定第1块GPU

AMD显卡使用ROCm：

安装ROCm 5.6+后添加–rocm参数8

内存优化技巧

调整交换分区（Linux）：
sudo fallocate -l 16G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile

- Windows用户设置虚拟内存为物理内存的2倍[8]()
 
#### 五、部署后管理 
1. **常用命令速查**  
  | 命令                     | 功能描述                     |
  |--------------------------|------------------------------|
  | `ollama list`            | 查看已安装模型               |
  | `ollama rm deepseek-r1`  | 删除指定模型                 |
  | `ollama pull deepseek-r1:14b` | 升级模型版本             |
 
2. **可视化界面推荐**  
  - Chatbox（跨平台GUI）：
    下载地址：https://chatbox.space  → 连接`http://localhost:11434`[4]()  
  - AnythingLLM（企业级）：
    支持多模型切换与知识库集成[7]()
 
**典型问题解决方案：**  
- 部署后响应慢 → 检查`nvidia-smi`的GPU利用率，确认CUDA已启用  
- 对话中断 → 执行`ollama serve --verbose`查看详细日志  
- 存储空间不足 → 使用`ollama prune`清理旧版本模型[8]()
 
通过以上步骤，用户可在15分钟内完成从加速器配置到本地服务的完整部署。建议首次部署选择7B版本进行验证，后续根据实际需求升级更高阶模型。

话说回来了，为啥要本地部署呢？

① 在使用DeepSeek中，经常会出现服务器繁忙，请稍后再试。
② 不想让个人隐私数据暴露出去
③ 可以将各种格式的文件，如pdf、csv、txt、md 格式的数据投喂给它。比如你想让 DeepSeek 了解你的公司业务，就把相关的文档上传给它。

DeepSeek 就能吃下你给它的各种“知识大餐”，然后变得更聪明,更懂你

一、RAG是什么？

为了投喂数据，我们要用到RAG。首先，我们先来了解下什么是RAG？

我们就问问昨天部署好的DeepSeek好了。

首先我们在命令行输入：ollama run deepseek-r1:1.5b 命令，启动DeepSeek

然后打开浏览器并输入快捷键：ctrl+shift+l 调出WebUI可视化AI界面

输入：RAG是什么？

翻译成大白话就是：我们把知识放到知识库里，然后把它投喂给人工智能。我们需要用一个量化的工具，把各种格式的数据量化给人工智能，让它能看得懂。

人工智能通过对这些知识的学习后，以后你再问它的时候，他就能将知识提取出来，加工处理后回答你的问题。

RAG 就是让 DeepSeek 不仅能靠自己的知识库回答问题，还能通过检索外部数据来增强回答的准确性和丰富性。就好比你考试时偷偷带了小抄，但 DeepSeek 是光明正大地“作弊”，还能把答案说得头头是道。

二、 拉取nomic-embed-text

刚说了RAG是啥？我们需要一个RAG工具来完成量化工作。

各种开源免费的RAG工具挺多，我们这里选择最近比较获得ollama 提供的nomic-embed-text。

https://ollama.com/library/nomic-embed-text

我们使用上面圈出来的命令拉取即可，274M，大约1min左右就可以下完，出现【success】字样表示下载成功。

三、RAG设置

打开WebUI界面，我们会看到一个RAG设置文本嵌入模型。

文本嵌入模型就是把我们投喂的各种文档数据量化成DeepSeek认识的数据。

四、添加新知识

工具都准备好后，我们开始准备给DeepSeek投喂数据…

① 投喂前不认识晓凡

在投喂数据之前，我们问问它认不认识晓凡。结果不用我说了，肯定是不知道的 😅

② 准备投喂的数据

接下来，将晓凡事先准备好的关于晓凡的简介【程序员晓凡.md】文档投喂给它，文档内容如下。

③ 投喂数据

④ 投喂完成后，已经认识晓凡了

五、其他数据投喂测试

我们准备一个【学生选课系统接口文档 V1.1.md】接口文档

按照上面方法进行投喂

接下来，我们我们让DeepSeek 用Java语言实现【获取学生选课信息】这一接口功能

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