deepseekapi本地（deepl api 使用教程）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek本地部署工具是什么
• 2、deepseek本地部署怎么投喂数据
• 3、如何将deepseek部署到本地
• 4、系统怎么接入到deepseek
• 5、deepseek部署到本地的好处
• 6、使用Ollama本地部署Deepseek

deepseek本地部署工具是什么

Docker容器：DeepSeek支持使用Docker容器进行本地部署。Docker容器是一种轻量级、可移植的软件打包技术deepseekapi本地，它允许开发者将应用及其依赖项打包到一个可移植的容器中deepseekapi本地，然后发布到任何支持Docker的平台上。通过Docker容器部署DeepSeekdeepseekapi本地，可以确保在不同环境中应用的一致性和稳定性。

DeepSeek本地部署的工具是Ollama。Ollama是一个用于本地运行和管理AI模型的开源工具。它支持多种AI模型，包括DeepSeek，并提供了在本地计算机上轻松下载、管理和运行这些模型的功能。

裸机部署（Bare Metal Deployment）：定义：直接在物理服务器上安装和运行DeepSeek软件，无需经过虚拟化层。优势：提供最高的性能和最低的延迟，因为资源直接分配给DeepSeek，没有虚拟化开销。适用场景：对性能要求极高、需要直接硬件访问或低延迟响应的应用场景。

本地部署DeepSeek通过Ollama部署：下载安装Ollama（官网），支持多系统；终端执行命令拉取模型，如ollama run deepseek-r1：7b，可根据硬件选择模型大小。通过LM Studio部署：下载LM Studio（官网），安装后手动导入DeepSeek模型文件，直接启动即可对话。

deepseek本地部署怎么投喂数据

1、DeepSeek本地部署投喂数据主要通过准备数据、配置网络参数、利用API接口发送数据等步骤完成。首先，需要准备并预处理数据，使其符合DeepSeek所需的格式。这可能包括清理原始文件中的噪声或冗余信息，并将其转换成适合机器学习模型使用的结构化形式。

2、部署DeepSeek 确保DeepSeek已在内网服务器上成功部署，并具备基本的运行环境（如Python、Docker等）。 数据准备 数据库数据 - **连接数据库**：使用Python库（如`pymysql`、`psycopg2`、`sqlalchemy`等）连接内网数据库。

3、DeepSeek的投喂主要是通过本地化部署后，在RAG设置选项中选择嵌入文本的模型，然后根据自己的实际需求，选择投入的文本进行针对性喂养，从而打造出专属于自己的DeepSeek本地化模型。具体来说，首先需要在本地完成DeepSeek的部署。

4、小布投喂DeepSeek数据的方法如下：软件准备：需准备Ollama（用于本地部署及大模型的运行）和AnythingLLM（用于数据投喂及训练）。下载安装Ollama：进入Ollama官网（https：//ollama.com/），点击“Download”，根据操作系统选择对应版本下载，如Windows系统选择“Windows”版本并点击“Download for Windows”。

5、数据投喂：将数据输入到DeepSeek系统中。这通常涉及到将数据文件上传到指定的位置，或者使用API接口将数据流传输给系统。验证与调整：在投喂数据后，你可能需要验证数据的正确性和完整性，以确保DeepSeek能够正确处理这些数据。如果有问题，你可能需要对数据进行调整或重新处理。

如何将deepseek部署到本地

1、下载安装Ollama 步骤说明deepseekapi本地：首先deepseekapi本地，用户需要访问Ollama的官方网站deepseekapi本地，并找到对应的下载链接，下载并安装Ollama软件。这是进行DeepSeek本地部署的基础步骤。 打开Ollama模型列表 步骤说明deepseekapi本地：成功安装Ollama后，打开软件并进入模型列表界面。在模型列表中，用户需要搜索到名为“DeepSeek R1”的模型。

2、在本地部署DeepSeek，可以按照以下步骤操作：准备环境：安装Docker和Docker Compose。这些是运行DeepSeek所需的容器化工具。确保你的系统满足DeepSeek运行的最低要求，比如足够的内存和存储空间。获取DeepSeek：从DeepSeek的官方GitHub仓库或其deepseekapi本地他可信源下载最新的DeepSeek部署包。

3、依次点击WPS菜单栏中的“设置”-“大模型设置”。在大模型设置页面中，选择“本地部署”。在本地部署页面中，找到并点击“APIKEY”选项。在弹出的选项中，选择“deepseek大模型”作为当前使用的模型。生成并配置访问密钥 前往DeepSeek官网，并点击右上方的“开发者平台”按钮。

4、要本地部署DeepSeek，首先确保满足环境要求，然后按照步骤从GitHub克隆代码、安装依赖库、下载预训练模型，最后启动服务即可。详细来说，本地部署DeepSeek的环境要求包括：操作系统建议使用Linux或Windows，Python版本需要大于等于7。此外，还需要安装一些依赖包，如PyTorch和Transformers等。

5、在命令行或终端中，导航到DeepSeek的安装目录。执行启动命令，如./deepseek start。如果一切顺利，DeepSeek服务将开始在本地运行。验证部署：使用浏览器或API测试工具访问DeepSeek的API端点，确保服务正常响应。根据DeepSeek的功能，执行一些基本的测试操作，以验证部署是否成功。

系统怎么接入到deepseek

有以下几种常见方法将系统接入DeepSeek： Web版本访问访问DeepSeek官方网站，通过手机、微信或邮箱注册/登录，然后使用文本输入框。支持模型切换、网页搜索和文件上传，但搜索和上传不能同时使用。

华为手机接入DeepSeekdeepseekapi本地的方法是通过小艺助手。具体步骤如下：确保你的华为手机系统已经升级到HarmonyOS NEXT版本。如果没有，请先进行系统升级。将小艺助手App升级到1310版本及以上。你可以在华为应用商店中搜索小艺助手，并查看是否有可用更新。升级完成后，打开小艺助手App。

要使用华为接入的DeepSeek功能，首先确保你的华为手机支持该功能，并已升级到HarmonyOS NEXT系统。接着，更新小艺助手到最新版本，并通过语音或手动方式启用DeepSeek模式。确认手机支持并升级系统：支持DeepSeek的华为手机型号包括Mate 60系列、Mate 70系列、Pura 70系列以及Mate X5折叠屏等。

企业接入DeepSeek主要通过注册账号、创建API Key、配置API参数和调用API等步骤实现。首先，企业需要在DeepSeek官网注册账号并登录，然后在账号后台创建API Key。这个API Key是后续调用DeepSeek API的核心凭证，必须妥善保存。接下来是配置API参数。DeepSeek API使用与OpenAI兼容的参数格式，配置起来相对简单。

在本地部署DeepSeek，可以按照以下步骤操作：准备环境：安装Docker和Docker Compose。这些是运行DeepSeek所需的容器化工具。确保你的系统满足DeepSeek运行的最低要求，比如足够的内存和存储空间。获取DeepSeek：从DeepSeek的官方GitHub仓库或其deepseekapi本地他可信源下载最新的DeepSeek部署包。

deepseek部署到本地的好处

1、本地部署DeepSeek有诸多优势。首先deepseekapi本地，它能确保数据隐私和安全，因为所有数据处理和模型推理都在本地完成，避免deepseekapi本地了敏感数据上传到云端，从而降低了数据泄露的风险。其次，本地部署能减少网络攻击的风险，并符合一些行业的严格数据监管政策。

2、DeepSeek本地部署有多方面的好处，主要包括以下几点：数据安全与隐私保护：本地部署意味着数据存储在本地，不会上传到云端，从而大大降低了数据泄露的风险。这对于需要处理敏感信息的组织来说尤为重要。高性能与低延迟：由于数据处理和模型推理都在本地进行，因此可以显著减少网络传输延迟，提高响应速度。

3、DeepSeek部署到本地的好处主要包括数据隐私与安全、性能优化、定制化配置、成本效益、抗风险能力以及技术创新。将数据保留在本地，企业能够确保数据隐私和安全。这种部署方式避免了将数据托管到第三方平台，从而降低了数据泄露的风险。

4、本地部署：在性能方面，本地部署的DeepSeek具有明显优势。它主要依赖本地的硬件设置，因此能够充分利用本地计算机的处理能力和存储资源。这意味着在处理大量数据或执行复杂任务时，本地部署的版本通常能够提供更快速、更流畅的体验。网页版：相比之下，DeepSeek网页版则可能受到网络条件的影响。

使用Ollama本地部署Deepseek

1、选择模型提供方：在Chatbox中，点击“使用自己的API Key或本地模型”，进入模型提供方选择界面后，选择“Ollama API”。配置Ollama远程链接：根据Chatbox提供的教程进行配置，对于Windows操作系统，通常需要配置环境变量并重启Ollama程序。

2、deepseek本地部署r1模型的教程如下：准备工作 下载Ollama软件：首先，你需要前往Ollama的官方网站，找到并下载适合你电脑操作系统的版本。确保下载的软件版本与你的电脑系统兼容。安装Ollama 安装Ollama：下载完成后，按照安装向导的提示，逐步完成Ollama软件的安装。

3、用户需首先进入Ollama官网，并下载安装该软件。搜索DeepSeek模型：打开Ollama后，进入模型列表，搜索DeepSeek R1。选择模型并运行：在搜索结果中选择5b或7b模型，复制右上角的代码并在命令行中运行。输入ollama list即可查看已安装的DeepSeek模型。使用限制：DeepSeek在本地部署后，主要通过命令行使用。

4、下载安装Ollama 步骤说明：首先，用户需要访问Ollama的官方网站，并找到对应的下载链接，下载并安装Ollama软件。这是进行DeepSeek本地部署的基础步骤。 打开Ollama模型列表 步骤说明：成功安装Ollama后，打开软件并进入模型列表界面。在模型列表中，用户需要搜索到名为“DeepSeek R1”的模型。

5、DeepSeek的本地化部署主要包括安装运行环境Ollama、下载并安装DeepSeek模型，以及优化操作界面三个步骤。首先，你需要在Ollama官网上下载安装包，根据你的电脑系统（如Windows、macOS或Linux）选择对应的版本进行安装。安装完成后，可以通过打开命令行窗口并输入相关命令来检查Ollama是否成功安装。

6、DeepSeek本地部署的详细步骤主要包括环境准备、下载并安装Ollama、下载并运行DeepSeek模型、启动Ollama服务以及使用Open Web UI进行交互。首先，确保你的系统满足最低配置要求，即CPU支持AVX2指令集，内存至少16GB，存储空间至少30GB。推荐使用Windows、macOS或Linux操作系统。