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前言

DeepSeek的強(qiáng)大相信親身體驗(yàn)過的小伙伴都會(huì)直呼NB，但因?yàn)槭褂萌藬?shù)過多又或境外攻擊的原因，想要順暢使用卻很難，

安裝步驟

1. 安裝Ollama

需要魔法

2. 啟動(dòng)Ollama服務(wù)

ollama serve

3. 拉取DeepSeek模型

需要魔法 運(yùn)行模型需要的配置參考如下：

• 「deepseek 1.5b」參數(shù)量:約10億分之-(通常理解為1,500 million或1.5億) 硬件要求:中等性能，適用于個(gè)人用戶。需要中型GPU如NVIDIA Quadr0 RTX 4000，內(nèi)存需求約16GB，運(yùn)行時(shí)間幾個(gè)小時(shí)到一天。
• 「deepseek7b和8b」參數(shù)量:約70億和80億。 硬件要求:需稍高配置，如32GB內(nèi)存，NVIDIA A100或T4系列GPU，運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)。
• 「deepseek 14b」參數(shù)量:約140億。 硬件要求:更高性能，如64GB內(nèi)存和A40級(jí)顯卡，需更長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間。
• 「deepseek 32b」參數(shù)量:約320億。 硬件要求:需更高配置，如80GB內(nèi)存、A100或H100 GPU，適合企業(yè)級(jí)使用
• 「deepseek70b和671b」參數(shù)量:分別約700億和6,710億。 硬件要求:需超級(jí)計(jì)算機(jī)配置，包括大量顯存、高性能GPU和強(qiáng)大處理器，通常需分布式計(jì)算。「總結(jié): 參數(shù)越大，硬件需求越強(qiáng)，尤其是GPU性能、內(nèi)存容量和計(jì)算時(shí)間。個(gè)人用戶適合較小的模型(如7b或8b)，而更大的模型需要企業(yè)級(jí)資源?！?/span>

4. 配置Ollama遠(yuǎn)程訪問

vim /etc/systemd/system/ollama.service

• 重啟ollama

systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama

5. 啟動(dòng)DeepSeek模型

6. 調(diào)用API測(cè)試

curl -X POST http://172.29.89.96:11434/api/generate -d '{
  'model': 'deepseek-r1:1.5b',
  'prompt': '請(qǐng)介紹一下你自己'
}'

• 172.29.89.96為部署大模型所在服務(wù)器的IP地址，輸出以下結(jié)果即調(diào)用成功

  

7. 安裝圖形化大模型對(duì)話工具 Nextchat

version: '3'
services:
  chatgpt-next-web:
    image: registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/hzbb/chatgpt-next-web:v2.15.8
    container_name: chatgpt-next-web
    ports:
      - '23000:3000'
    environment:
      - BASE_URL=http://172.29.89.96:11434  # 大模型服務(wù)器IP
      - CUSTOM_MODELS=-all,+deepseek-r1:1.5b
      - HIDE_USER_API_KEY=1
      - DISABLE_GPT4=1
      - CODE=hzbb
    restart: always

需提前安裝Docker及Docker-compose，鏡像已緩存至阿里云節(jié)點(diǎn)，境內(nèi)可以正常拉取

8. 訪問網(wǎng)頁(yè)

9. 使用測(cè)試