chatbox怎么运行本地deepseek
时间: 2025-03-01 10:53:57 浏览: 59
### 设置和运行DeepSeek Chatbox
为了在本地环境中设置并运行 DeepSeek chatbox,需遵循特定的操作流程。
#### 安装 Windows 系统上的 DeepSeek R1 模型
对于希望在 Windows 上部署 DeepSeek-R1 模型的用户来说,按照给定指南完成安装过程后,会自动启动 chatbox 软件[^1]。此时,在界面中应能看到选项用于“使用自己的 API KEY 或本地模型”。这一步骤允许配置之前已经成功部署好的 14b 版本模型。
#### 使用 Ollama 部署 DeepSeek
如果选择了通过 Ollama 来部署,则当一切准备就绪但程序尚未自行启动时,可以在命令行工具里执行 `ollama run deepseek-r1:1.5b` 命令来手动开启服务[^2]。一旦服务器端正常工作,便可以通过访问相应的 web 页面或者其他客户端接口来进行交互提问。
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
确保环境变量已正确设定,并且网络连接稳定以便顺利获取所需资源文件。另外需要注意的是,首次加载可能耗时较长因为需要下载大量数据到本地缓存中。
相关问题
chatbox配置本地deepseek
### 如何在本地环境中配置 DeepSeek Chatbox
#### 准备工作
确保已经完成 Ollama 的安装,并成功指定好大模型的存储目录[^1]。这一步骤对于后续顺利配置 Chatbox 至关重要。
#### 下载并安装 Chatbox
访问官方渠道获取最新版本的 Chatbox 客户端或选择网页版应用[^2]。对于 Windows 用户而言,通常建议下载独立客户端以便更稳定的操作体验。下载完成后依照提示完成安装过程[^4]。
#### 启动与初始化设置
首次启动 Chatbox 应用程序后,需进行一些基础设定来适配个人需求。具体操作如下:
- **界面语言调整**:进入设置菜单,将应用程序的语言选项设为中文以方便日常使用[^5]。
- **API 接口配置**:同样是在设置页面内找到 API 选项卡,这里要特别注意的是应当选取 `OLLAMA API`作为目标接口。这一项决定了 Chatbox 将会调用哪个底层框架来进行实际处理任务,在本案例中即指向已预先部署好的 Ollama 环境下的 DeepSeek R1 模型实例。
#### 连接至本地服务
为了让 Chatbox 能够识别并与本地运行着的 DeepSeek R1 实现通信,可能还需要进一步微调网络参数或是参照特定平台上的额外指南来保障两者间的数据交换畅通无阻[^3]。如果一切正常,则可以在 Chatbox 中看到可用的 R1 模型列表,并可立即开始创建个性化的对话场景。
```bash
# 假设已经在命令行环境下完成了Ollama的基础配置
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
chatbox 部署本地deepseek
### 如何在本地环境中部署 DeepSeek Chatbox
#### 准备工作
为了顺利部署 DeepSeek 和 Chatbox,在开始之前需确认计算机满足最低硬件需求并安装必要的软件环境。通常这包括 Python 版本兼容性以及 Git 工具等基础组件。
#### 创建项目目录结构
随便创建一个文件夹,该文件夹将作为大模型的部署位置[^2]。此操作有助于保持项目的整洁有序,并便于后续管理和维护。
#### 设置环境变量
打开系统设置中的环境变量配置界面,搜索环境选项来新增用户级别的环境变量 `OLLAMA_MODELS`。这一变量指向先前建立的大模型存储路径,确保应用程序能够正确识别和加载所需的模型资源。
#### 下载 DeepSeek 模型
下载 deepseek 模型到指定的位置以便于之后的应用程序调用。官方文档或社区分享链接通常是获取预训练模型的有效途径之一。
#### 安装依赖库
通过命令行工具进入项目根目录执行如下指令以安装运行所需的各种Python包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置应用参数
依据个人偏好调整配置文件内的各项设定项,比如端口号、日志级别等细节内容。这些自定义化的改动能更好地适配实际应用场景的需求。
#### 启动服务
一切准备就绪后,可以通过启动脚本来激活后台进程从而让前端页面正常访问API接口所提供的功能特性。一般情况下会有一个简单的Shell/Batch script负责这项任务:
对于 Linux/MacOS 用户而言可能是这样的 Shell 脚本:
```bash
#!/bin/bash
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
而对于 Windows 平台则更倾向于 Batch 文件形式:
```batch
@echo off
start /B python app.py
exit
```
#### 测试连接
最后一步就是验证整个流程是否成功实现了预期目标——即能否正常使用已部署好的DeepSeek+Chatbox组合带来的智能化交互体验了。此时应该可以在浏览器地址栏输入类似 http://localhost:8000 的URL来进行初步的功能测试[^1]。
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