本地linux部署deekseek
时间: 2025-02-09 15:09:20 浏览: 97
### 在本地Linux服务器上安装和配置DeepSeek
为了在本地Linux服务器上成功安装和配置DeepSeek R1，需遵循一系列特定指令来确保环境准备充分并能顺利执行部署过程。
#### 更新系统包
确保操作系统处于最新状态非常重要。这可以通过更新现有的软件包实现：
```bash
sudo yum update -y
```
此命令会自动处理所有已知的安全补丁和其他重要更新[^1]。
#### 安装必要的开发工具和依赖项
对于编译源码和支持Python脚本来说，一些基础构建工具必不可少。通过下面的命令可以一次性完成这些工具的安装：
```bash
sudo yum install -y cmake g++ python3-devel
```
上述操作不仅提供了CMake作为项目构建管理系统的一部分，还加入了GNU C++编译器以及Python 3.x系列版本的支持文件以便于后续可能涉及到的扩展模块链接工作。
#### 获取适合的操作平台下的Ollama组件
考虑到Ollama作为一个强大的大型模型管理工具，在不同平台上有着对应的分发版次。访问官方网站获取适用于当前使用的Linux发行版类型的二进制文件，并依照官方指引完成其设置流程[^2]。
#### 配置DeepSeek与Ollama集成
结合两者优势创建个性化知识库时，应参照专门针对两者的联合部署文档来进行具体参数调整和服务启动前后的各项准备工作。该部分细节通常涵盖了网络端口映射、数据存储路径指定等方面的内容[^3]。
相关问题
deekseek本地部署linux
### DeepSeek R1 大模型在Linux环境下的本地部署指南
#### 准备工作
确保硬件配置满足需求，特别是对于GPU的支持。确认安装了合适的GPU驱动程序[^2]。
```bash
nvidia-smi
```
此命令用于验证NVIDIA GPU及其驱动是否正常工作。
#### 安装CUDA工具包
为了使深度学习框架能够利用GPU加速计算，需安装CUDA工具包：
```bash
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```
这一步骤确保系统具备必要的并行计算能力来运行大型神经网络模型。
#### Git LFS配置
由于模型文件较大，建议启用Git Large File Storage (LFS)，以便更高效地管理这些资源：
```bash
git lfs install
```
通过上述操作可以更好地处理版本控制系统中的大尺寸二进制数据集或预训练参数文件。
#### 获取项目源码与设置开发环境
克隆官方仓库至本地目录，并切换到对应的工作空间内执行后续指令：
```bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git
cd DeepSeek-R1
```
创建独立的Python虚拟环境以隔离不同项目的依赖关系冲突风险；激活该环境后再继续下一步的操作流程：
```bash
python -m venv deepseek_env
source ./deepseek_env/bin/activate # 对于Bash/Zsh用户
# 或者使用 PowerShell 的方式启动 virtual environment
./deepseek_env/Scripts/Activate.ps1 # Windows下PowerShell适用
```
接着按照`requirements.txt`清单批量下载所需第三方库组件，同时指定PyTorch版本号匹配当前系统的CUDA版本（此处假设为cu121）:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt
```
最后从Hugging Face平台拉取预先训练好的权重文件存放在特定路径之下供加载调用：
```bash
mkdir -p models/
git clone https://huggingface.co/deepseek/DeepSeek-R1 models/
```
完成以上准备工作之后就可以尝试启动服务端口监听等待客户端请求接入测试效果了。
#### 启动服务
一旦所有前置条件均已就绪，则可以通过如下命令开启推理服务进程：
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
这条语句会依据先前设定好的环境变量自动寻找对应的模型实例并将其置于待命状态准备接收来自外部的任务提交[^1]。
deekseek 本地部署
### deekseek 本地部署指南
#### 准备工作
为了顺利部署deekseek，在开始之前需确认操作系统环境已准备好。对于Windows、MacOS以及Linux的不同路径下，ollama会默认安装模型文件至特定目录[^3]。
- **Windows**: `C:\Users\%username%\.ollama\models`
- **MacOS**: `~/.ollama/models`
- **Linux**: `/usr/share/ollama/.ollama/models`
建议提前规划好存储位置并调整相应权限设置以避免后续不必要的麻烦。
#### 配置Ollama模型
创建Ollama模型配置文件是关键步骤之一。此过程涉及指定基础模型路径、模板字符串及参数设定等内容[^2]：
```dockerfile
FROM ./deepseek-r1-7b-chat-q4_k_m.gguf
TEMPLATE """
{{- if .System }}
<|system|>{{.System}}</s>
{{end -}}
<|user|>{{.Prompt}}</s>
<|assistant|>"""
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER repeat_penalty 1.1
PARAMETER num_ctx 4096
ADAPTER ./ollama-deepseek/tokenizer
```
上述Docker风格的指令定义了用于推理服务的基础镜像、输入输出格式化方式以及其他超参调节选项。
#### 安装与启动
按照官方提供的《deekseek-r1本地部署指南极简版》完成剩余操作即可实现完整的本地部署流程[^1]。通常情况下这包含了但不限于依赖库安装、环境变量配置和服务端口映射等工作项。
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经过分析，我发现不能直接使用C#自带的string.Replace方法来实现这个功能。于是，我决定自定义一个方法来完成这个任务。这个方法的参数包括：原始字符串originalString、需要被替换的字符串片段strToBeReplaced以及用于替换的新字符串片段newString。
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从给定文件信息中我们可以提取出的关键知识点是“取本机IP”的实现方法以及与之相关的编程技术和源代码。在当今的信息技术领域中，获取本机IP地址是一项基本技能，广泛应用于网络通信类的软件开发中，下面将详细介绍这一知识点。
首先，获取本机IP地址通常需要依赖于编程语言和操作系统的API。不同的操作系统提供了不同的方法来获取IP地址。在Windows操作系统中，可以通过调用Windows API中的GetAdaptersInfo()或GetAdaptersAddresses()函数来获取网络适配器信息，进而得到IP地址。在类Unix操作系统中，可以通过读取/proc/net或是使用系统命令ifconfig、ip等来获取网络接口信息。
在程序设计过程中，获取本机IP地址的源程序通常会用到网络编程的知识，比如套接字编程（Socket Programming）。网络编程允许程序之间进行通信，套接字则是在网络通信过程中用于发送和接收数据的接口。在许多高级语言中，如Python、Java、C#等，都提供了内置的网络库和类来简化网络编程的工作。
在网络通信类中，IP地址是区分不同网络节点的重要标识，它是由IP协议规定的，用于在网络中唯一标识一个网络接口。IP地址可以是IPv4，也可以是较新的IPv6。IPv4地址由32位二进制数表示，通常分为四部分，每部分由8位构成，并以点分隔，如192.168.1.1。IPv6地址则由128位二进制数表示，其表示方法与IPv4有所不同，以冒号分隔的8组16进制数表示，如2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334。
当编写源代码以获取本机IP地址时，通常涉及到以下几个步骤：
1. 选择合适的编程语言和相关库。
2. 根据目标操作系统的API或系统命令获取网络接口信息。
3. 分析网络接口信息，提取出IP地址。
4. 将提取的IP地址转换成适合程序内部使用的格式。
5. 在程序中提供相应功能，如显示IP地址或用于网络通信。
例如，在Python中，可以使用内置的socket库来获取本机IP地址。一个简单的示例代码如下：
```python
import socket
# 获取主机名
hostname = socket.gethostname()
# 获取本机IP
local_ip = socket.gethostbyname(hostname)
print("本机IP地址是:", local_ip)
```
在实际应用中，获取本机IP地址通常是为了实现网络通信功能，例如建立客户端与服务器的连接，或者是在开发涉及到IP地址的其他功能时使用。
关于文件名称“getIP”，这是一个自解释的文件名，明显表示该文件或程序的作用是获取本机的IP地址。从标签“控件 源码 网络通信类 资源”中我们可以看出，这个文件很可能是一个可以嵌入其他软件中的代码片段，用以实现网络通信功能的一部分，具有较高的灵活性和重用性。
综上所述，获取本机IP地址是一个涉及到操作系统API、网络编程以及特定编程语言知识的技能。它不仅需要对编程语言提供的库函数有深入的理解，还要对操作系统的网络配置和IP协议有足够的认识。通过阅读和分析相关的源代码，如“getIP”，可以加深对网络编程实现细节的理解，并能够在实际开发中快速地应用这一技术。
【权威指南】：Win11笔记本上RTX4080驱动的安装与调试秘籍
# 1. Win11笔记本与RTX4080显卡介绍
随着技术的不断发展，笔记本电脑已不再是仅仅满足办公需求的移动设备，而是逐渐成为可以胜任复杂图形处理和游戏任务的强大工具。微软推出的Windows 11操作系统，以其全新的用户界面和改进的系统性能，为用户提供了更为流畅的操作体验。而在硬件方面，NVIDIA的RTX 4080显卡以其卓越的图形处理能力和AI支持，为笔记本电脑带来了前所未有的性能提升。本章节将带您初步了解Windows 11笔记本与NVIDIA RTX 4080显卡的基础信息，为进一步深入探讨它们的优化和调试技巧奠定基础。
## 1.1 Win11笔记本的优势
Windows
windows环境举例
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用户提供的引用[3]提到了使用MSVC编译器，这
QQ自动发送/回复系统源代码开放
根据提供的文件信息，我们可以了解到以下几点关键的知识点：
### 标题：“qqhelp”
1. **项目类型**: 标题“qqhelp”暗示这是一个与QQ相关的帮助工具或项目。QQ是中国流行的即时通讯软件，因此这个标题表明项目可能提供了对QQ客户端功能的辅助或扩展。
2. **用途**: “help”表明此项目的主要目的是提供帮助或解决问题。由于它提到了QQ，并且涉及“autosend/reply”功能，我们可以推测该项目可能用于自动化发送消息回复，或提供某种形式的自动回复机制。
### 描述：“I put it to my web, but nobody sendmessage to got the source, now I public it. it supply qq,ticq autosend/reply ,full sourcecode use it as you like”
1. **发布情况**: 描述提到该项目原先被放置在某人的网站上，并且没有收到请求源代码的消息。这可能意味着项目不够知名或者需求不高。现在作者决定公开发布，这可能是因为希望项目能够被更多人了解和使用，或是出于开源共享的精神。
2. **功能特性**: 提到的“autosend/reply”表明该项目能够实现自动发送和回复消息。这种功能对于需要进行批量或定时消息沟通的应用场景非常有用，例如客户服务、自动化的营销通知等。
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4. **readme.txt**: 这是一个常见的文本文件，包含项目的基本说明和使用指导，帮助用户了解如何获取、安装、运行和定制该项目。README文件通常是用户与项目首次交互时首先阅读的文件，因此它对于一个开源项目的用户友好度有着重要影响。
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