device_map=“auto” # 自动分配 GPU/CPU。等深度学习框架，并手动配置依赖项。
Unix部分什么是UnixUnix是一个协调管理和控制计算机硬件和软件的控制程序，一个操作系统。
它支持多用户和多任务，多用户即同一时刻可以有多个用户使用Unix系统，多任务是指任何用户在同一时间可以在Unix中运行多个程序。
Unix是命令行界面的用户界面，与Windows的用户友好不同，它是程序员友好。发展简史最初由肯·汤普森和丹尼斯·里奇使用汇编语言开发，1971年里奇发明了C语言，1973
在Linux环境中部署DeepSeek是一项复杂的任务，涉及多种软件和硬件的配置。本博文详细记录了通过明确的步骤、配置及优化建议，来完成DeepSeek的部署过程，以便于后续参考和复盘。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统满足DeepSeek的基本需求。这包括操作系统版本、依赖库的安装，以及硬件配置。对于DeepSeek来说，以下是推荐的软硬件要求：
**硬件要求**
- CPU
技术背景在上一篇文章中我们介绍了在Ubuntu
Linux操作系统上部署了一个DeepSeek-R1：14B，再通过其他电脑远程调用模型进行生成的方法。这里我们介绍一下Windows11安装Ollama+DeepSeek-R1模型的加速方法，因为这几天DeepSeek实在太火了，导致官方模型下载渠道网络不是很稳定，但其实有其他的方法可以加速这个下载过程。安装Ollama跟Ubuntu Linu
安装ollama
# 提前
curl -fsSL ://ollama/install.sh | sh
vi /etc/systemd/system/ollama.service
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
chmod +x /e
1.准备工作硬件要求：配备NVIDIA显卡的电脑（显存≥8GB），建议预留20GB磁盘空间网络准备：确保可访问 https://ollama.com/01Ollama 安装（以 Windows 为例）步骤1：下载安装包访问 [Ollama官网](https://ollama.com/) → 点击「Download」→ 选择Windows版本步骤2：安装ollama双击安装包 → 保持默认选项 →
LobeChat+AI 网关+Ollama什么是OllamaOllama 是一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计的开源框架，它可以用简单的命令行快捷部署多种大模型，例如 DeepSeek、Qwen、Llama3 等等模型。除此之外呢，Ollama 自身还会通过权重量化技术，调整模型权重，并通过分块加载与缓存机制以及 GPU/CPU 灵活调度等技术，使得模型能够降低对硬件的
前言 如果你电脑配置不错，且期望不受网络限制也可以流畅使用deepseek，那就本地部署deepseek试试吧。 下载并安装OllamaOllama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具（就是大模型运行工具），用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型。地址：https://
Deep Freeze使用说明2007年07月27日 星期五 21:12
第一章 前言
本文适合以下两种朋友，如果以下两种条件您都不适合，请离开此页，如果两条您都合适，那么，您就搬个马凳坐下来，慢慢往下看。
条件1：你的计算机经常遭受病毒和木马的袭扰，动辄不得不重装操作系统才能解决，深感头疼。
条件2：你的计算机
做完上述的东西，就完成了deepseek在本地的部署了。下载DeepSeek模型。下载完成后直接安装。
模型部署介绍当我们通过深度学习完成模型训练后，有时希望能将模型落地于生产，能开发API接口被终端调用，这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow，mxnet，pytorch等模型的部署和在线预测，这里老山介绍下tensorflow的模型部署。模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上，通常一个典型的模型预测流程如下图所示：模型部署时，我们需要做的事情如下：用户的输入
作为服务端运行javascript的平台的NodeJs，把前台javascript移到了服务器端，Google V8引擎使其运行效率非常高，它可以异步，无任何阻塞运行程序。nodejs包含http服务器，可以为我们实现 web系统设计，客户端javascript编译器，等一系列的功能。工具/原料 windows系统电脑 ，电脑可以上网方法/步骤 下载windows平
认识Vue中的nextTick一. 什么时候会用到nextTick有时候有需求，需要根据动态数据去为页面某些DOM元素添加事件，这就需要在DOM更新完毕之后去设置，但是created与mounted函数执行时一般dom并没有渲染完毕，所以就会出现获取不到，添加不了事件的问题，这就要用到nextTick处理了。官网解释nextTick 二.Js运行机制Js是单线程语言，它是基于
DeepSeek：智能时代的得力助手在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek 作为一款由国内顶尖团队研发的 AI 工具，凭借其卓越的性能和丰富的功能，逐渐在众多同类产品中脱颖而出，成为众多用户在工作和学习中的得力助手。一、DeepSeek 的独特优势（一）创新的模型架构DeepSeek 采用了创新性的模型架构设计，使其在处理复杂任务时能够更加高效地利用计算资源。例如，在面对多轮对话任务或长篇
本地部署：专注于在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型，用户可在自己设备上运行模型，保护数据隐私，无需担心数据发送
根据自己电脑配置和应用需求选择不同模型，配置不足会导致运行时候卡顿。
一、基于容器创建 进入节点后先启动容器，在容器中进行后续的操作（只需要执行一次就好，只要容器存在，下次直接进入就行） docker run -it --device=/dev/dri --device=/dev/htcd --group-add video --name openwebui-vllm ...
以下是在本地部署 DeepSeek Coder 的详细教程，DeepSeek Coder 是基于 DeepSeek 模型推出的代码生成模型，这里以其为例介绍部署过程，部署环境以 Linux 系统为例，其他系统也可参考大致步骤进行调整。1. 环境准备1.1 安装必要依赖首先要确保系统中已经安装了 Python（建议 Python 3.8 及以上版本）、Git 和 pip。# 更新系统包列表
sudo
