
DeepSeek-R1本地极速部署指南:稳定运行+语音交互全搞定
最近国产大模型DeepSeek特别火,以至于频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况,和两年多之前ChatGPT的遭遇颇为相似。万幸,DeepSeek是一个开源模型,我们大可以通过本地部署,在自己的终端上随时使用!首先我们需要安装Ollama,它可以在本地运行和管理大模型。
最近国产大模型DeepSeek特别火,以至于频繁出现反应迟缓甚至宕机的情况,和两年多之前ChatGPT的遭遇颇为相似。
前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!
万幸,DeepSeek是一个开源模型,我们大可以通过本地部署,在自己的终端上随时使用!接下来就教大家具体的操作:
一、用Ollama下载模型
首先我们需要安装Ollama,它可以在本地运行和管理大模型。
到Ollama官网 https://ollama.com,点击下载,然后选择适合自己系统的版本,这里选择Windows:
下载完成后点击安装,完成后安装窗口会自动关闭,你的系统托盘图标会出现一个常驻的Ollama标记:
接下来点击Ollama官网左上方的“Models”按钮,会列出支持的各种模型,目前最火的DeepSeek-R1排在显眼位置,点击进入主题页面:
进入这个界面后,点击下拉菜单,可以看到多个版本。我的主机是4090显卡24G显存,选择32b版本(数字越大,对显存要求越高):
选择好模型之后,点击右侧这个按钮,复制指令,这里是:ollama run deepseek-r1:32b
在Windows搜索栏输入“cmd”回车,唤出命令行窗口:
黏贴运行刚才复制的命令,开始下载,32b模型容量大约19GB,请保持网络畅通:
下载完成之后,就可以和DeepSeek对话了:
但是在命令行窗口下对话,还是太抽象,我们需要一个美观的图文交互界面。
二、安装Docker
因此要用到Docker这个容器化平台,先从官网 https://www.docker.com 下载,这里依然选择Windows版:
下载后安装,选项全默认即可:
安装完成需要重新启动Windows:
重启后需要同意Docker的条款,并注册你的账号:
三、安装Open WebUI
接下来到Open WebUI这个开源工具的代码页:
https://github.com/open-webui/open-webui
找到“If Ollama is on your computer, use this command”这一项,点击右边的按钮复制这个指令:
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
再次打开命令行窗口,黏贴刚才复制的命令,安装Open WebUI:
安装完成后,你会发现你的Docker界面里多了Open WebUI的条目。
四、在图形化界面下运行DeepSeek
还记得之前装好的Ollama吗?你需要在命令行窗口里再次执行:ollama run deepseek-r1:32b
保持命令行窗口开启,然后点击Docker桌面端的这个位置:
首次使用,会打开一个网页,点击“开始使用”:
把你之前注册的账号名字密码填进去,登录:
这里点击“确认,开始使用”:
图形界面的DeepSeek-R1,准备就绪,随时待命!
32b的反应速度很快,因为是R1模型,所以有深度思考功能:
更棒的是,还可以通过Open WebUI自带的语音功能输入,避免打字。方法是点击右边的“呼叫”按钮:
DeepSeek会同时输出文字和语音,虽然是机器人腔调,但毕竟是官方也没有的功能!
读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
包括:大模型学习线路汇总、学习阶段,大模型实战案例,大模型学习视频,人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型!
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费
】🆓
👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频,看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费
】🆓
更多推荐
所有评论(0)