当前位置: 首页 > news >正文

【DeepSeek】5分钟快速实现本地化部署教程

 一、快捷部署

(1)下载ds大模型安装助手,下载后直接点击快速安装即可。

https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28348_st.exe

(2)打开软件,点击立即激活

(3)选择要下载的模型与下载路径,点击立即安装即可

系统会自动进行安装,等待安装完成

(4)安装完成后,即可实现本地化部署

 

二、普通部署

1.安装LM Studio软件,根据你的电脑系统下载相应安装包LM Studio - Discover, download, and run local LLMs

2.下载后按照流程步骤安装,建议不要安装在c盘,安装后页面如下

3.刚开始为英文,点击右下角设置,语言可以调整为中文

4.点击我的模型,点击搜索按钮,可以在线安装开源模型(需要魔法,下载速度慢)

如果无法从这里安装,也可以先下载好模型,之后导入进行使用。

模型下载地址:魔搭社区

依据你的电脑性能下载模型14B、32B,性能差点选7B

点击模型文件,依据你的电脑性能任选一个下载

新建一个文件夹,比如我在G盘新建个DeepSeek文件夹,文件夹下再新建models文件夹,将我们下载的模型文件放到models文件夹下

将模型目录这里的地址调整为G:DeepSeek文件夹(创建的文件夹地址)

 

点击聊天,选择刚下载的模型

依据你的电脑性能自行调节,拉的高效果好,但会卡顿

加载模型后便可以本地使用了。

 

相关文章:

【DeepSeek】5分钟快速实现本地化部署教程

一、快捷部署 (1)下载ds大模型安装助手,下载后直接点击快速安装即可。 https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28348_st.exe (2)打开软件,点击立即激活 (3)选…...

易基因特异性R-loop检测整体研究方案

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 01.技术简述 R-loop是由DNA:RNA 杂交体和被置换的单链DNA组成的三链核酸结构,广泛参与基因转录、表观遗传调控及DNA修复等关键生物学过程。异常的R-loop积累会导致基因组不稳…...

虚拟系统配置案例

安全策略要求: 1、只存在一个公网IP地址,公司内网所有部门都需要借用同一个接口访问外网 2、财务部禁止访问Internet,研发部门只有部分员工可以访问Internet,行政部门全部可以访问互联网 3、为三个部门的虚拟系统分配相同的资源类…...

C语言【进阶篇】之结构体 —— 从基础声明到复杂应用的进阶之路

目录 🚀前言✍️结构体类型的声明💯结构体定义💯结构的特殊声明 🦜结构的自引用💻结构体内存对齐💯对齐规则💯为什么存在内存对齐💯修改默认对齐数 🐍结构体传参&#x1…...

Python-列表和元组

列表 列表是什么, 元组是什么 编程中, 经常需要使用变量, 来保存/表示数据. 如果代码中需要表示的数据个数比较少, 我们直接创建多个变量即可. 但是有的时候, 代码中需要表示的数据特别多, 甚至也不知道要表示多少个数据. 这个时候, 就需要用到列表. 列表是一种让程序猿在代…...

PyTorch 中的混合精度训练方法,从 autocast 到 GradScalar

PyTorch 的混合精度训练主要由两个方法实现:amp.autocast 和 amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下,可以实现以 torch.float16 的混合精度训练。当然,这两个方法都是模块化并且通常都会一起调用,但并不一定总是需要一起使用。 参…...

分享能在线运行C语言的网站

https://www.onlinegdb.com/# 我用vscode运行c语言总是报错,后面找到这个网站,可以在线调试和保存代码。 如下图,程序的效果是给变量x,y,z赋值,并打印出来。代码输入以后,右上角选择C语言&…...

AI-Deepseek + PPT

01--Deepseek提问 首先去Deepseek问一个问题: Deepseek的回答: 在汽车CAN总线通信中,DBC文件里的信号处理(如初始值、系数、偏移)主要是为了 将原始二进制数据转换为实际物理值,确保不同电子控制单元&…...

MacOS Big Sur 11 新机安装brew wget python3.12 exo

MacOS Big Sur 11,算是很老的系统了,所以装起来有点费劲。 首先安装brew 按照官网的方法,直接执行下面语句即可安装: export HOMEBREW_BREW_GIT_REMOTE"https://githubfast.com" # put your Git mirror of Homebrew/brew here …...

十大经典排序算法简介

一 概述 本文对十大经典排序算法做简要的总结(按常用分类方式排列),包含核心思想、时间/空间复杂度及特点。 二、比较类排序 1. 冒泡排序 (BUBBLE SORT) 思想:重复交换相邻逆序元素,像气泡上浮 复杂度: 时间:O(n^2)(最好情况O(n)) 空间:O(1) 特点:简单但效率低,稳…...

不小心更改了/etc权限为777导致sudo,ssh等软件都无法使用

修复流程 一、进入恢复模式(无网络或无法登录时必选) 1.重启系统,在 GRUB 启动菜单选择 Recovery Mode(按 Shift 或 Esc 呼出菜单)。2.以 root 身份挂载为可读写: bash 复制 mount -o remount,rw /确保文…...

AI档案审核2

以下是一个结合计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的智能档案审核系统完整实现方案,包含可落地的代码框架和技术路线: 一、系统架构设计 #mermaid-svg-UhBtIPrNXo5P89Zb {font-family:"trebuchet ms&q…...

【基础1】冒泡排序

核心思想 冒泡排序是通过相邻元素的连续比较和交换,使得较大的元素逐渐"浮"到数组的末尾,如同水中气泡上浮的过程 特点: 每轮遍历将最大的未排序元素移动到正确位置​稳定排序:相等元素的相对位置保持不变​原地排序…...

Trae AI 开发工具使用手册

这篇手册将介绍 Trae 的基本功能、安装步骤以及使用方法,帮助开发者快速上手这款工具。 Trae AI 开发工具使用手册 Trae 是字节跳动于 2025 年推出的一款 AI 原生集成开发环境(IDE),旨在通过智能代码生成、上下文理解和自动化任务…...

揭开AI-OPS 的神秘面纱 第二讲-技术架构与选型分析 -- 数据采集层技术架构与组件选型分析

基于上一讲预设的架构图,深入讨论各个组件所涉及的技术架构、原理以及选型策略。我将逐层、逐组件地展开分析,并侧重于使用数据指标进行技术选型的对比。 我们从 数据采集层 开始,进行最细粒度的组件分析和技术选型比对。 数据采集层技术架构…...

基于Docker去创建MySQL的主从架构

基于Docker去创建MySQL的主从架构 用于开发与测试环境读写分离 主从的架构搭建步骤 基于Docker去创建MySQL的主从架构 # 创建主从数据库文件夹 mkdir -p /usr/local/mysql/master1/conf mkdir -p /usr/local/mysql/master1/data mkdir -p /usr/local/mysql/slave1/conf mkd…...

操作系统 2.2-多进程总体实现

多个进程使用CPU的图像 如何使用CPU呢? 通过让程序执行起来来使用CPU。 如何充分利用CPU呢? 通过启动多个程序,交替执行来充分利用CPU。 启动了的程序就是进程,所以是多个进程推进 操作系统需要记录这些进程,并按照…...

Jasypt 与 Spring Boot 集成文档

Jasypt 与 Spring Boot 集成文档 目录 简介版本说明快速开始 添加依赖配置加密密钥加密配置文件 高级配置 自定义加密算法多环境配置 最佳实践常见问题参考资料 简介 Jasypt 是一个简单易用的 Java 加密库,支持与 Spring Boot 无缝集成。通过 Jasypt,…...

在CentOS系统上安装Conda的详细指南

前言 Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,广泛应用于数据科学和机器学习领域。本文将详细介绍如何在 CentOS 系统上安装 Conda,帮助您快速搭建开发环境。 准备工作 在开始安装之前,请确保您的 CentOS 系统已经满足以下条件&#x…...

Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)详细教程

Spring Boot拦截器(Interceptor)与过滤器(Filter)详细教程 目录 概述 什么是拦截器(Interceptor)?什么是过滤器(Filter)?两者的核心区别 使用场景 拦截器的典…...

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线,个股多数下跌,盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型,指数短线有调整的需求,大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的:御银股份、雄帝科技 驱动…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习

禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)

上一章用到了V2 的概念,其实 Fiori当中还有 V4,咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务),代理中间件(ui5-middleware-simpleproxy)-CSDN博客…...

【生成模型】视频生成论文调研

工作清单 上游应用方向:控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验,我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育,这并非炒作,而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它,试图简单地禁止学生使…...

深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用

文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么?1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用:基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...