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DeepSeek部署教程+使用技巧
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DeepSeek部署教程+使用技巧

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前言

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，是一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。在硅谷，DeepSeek很早就被称作“来自东方的神秘力量”，也是网上热议的“杭州六小龙”之一。

2024年底，DeepSeek发布了新一代大语言模型V3，同时宣布开源。测试结果显示，它的多项评测成绩超越了一些主流开源模型，并且还具有成本优势。

整个春节假期，Deepseek成为最火爆的一款A应用。从Al领域到投资领域， Deepseek已经占据了奥论场的核心。它的出现，也引发了一系列的连锁反应，甚至挑战了长期占据霸主地位的美国科技巨 *Open Al.

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deepseek r1本地部署教程,硬件要求,大模型如何下载?

这是一篇关于deepseek r1本地部署教程,deepseek r1硬件要求,deepseek r1大模型如何下载?的详细教程文章,通过这个文章,跟着教程一步步操作,你很快就能轻松部署deepseek r1大模型到你的电脑本地!

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除了本地部署,你也可以尝试:deepseek api调用教程:

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deepseek简介

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家成立于2023年7月的中国人工智能公司。公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，致力于突破认知智能的边界。其创始人是量化巨头幻方量化公司的掌门人梁文锋。
deepseek官网:  https://www.deepseek.com/

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deepseek 核心技术与优势

DeepSeek的核心技术包括：
  • 多模态理解能力：支持图文混合输入解析，例如在医疗影像分析中实现98.7%的识别准确率。
  • 动态推理优化：采用自研的Dual-Chain Reasoning技术，推理速度提升3倍，能耗降低40%。
  • 领域自适应：通过混合专家（MoE）架构实现参数动态激活，在金融风控场景的误报率较传统模型降低62%。
  • 安全合规体系：内置三重内容过滤机制和价值观对齐模块，安全评分达92.5/100。
  • 训练效率突破：采用3D并行训练策略，千亿参数模型训练时间从行业平均6个月缩短至45天。

产品与应用

DeepSeek推出了多个版本的模型，包括DeepSeek-R1、DeepSeek-V2和DeepSeek-V3。这些模型在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平，广泛应用于智能客服、教育辅助、金融分析等垂直领域。

开源策略

DeepSeek采用开源模式，将模型权重和技术细节公之于众，为全球开发者提供了共同创新的机会。这种开源策略打破了对高性能芯片的依赖，重塑了全球AI生态的竞争规则。

行业影响

DeepSeek的出现对AI行业产生了深远影响。其低成本、高效率的模式颠覆了传统AI赛道的技术逻辑，挑战了美国依靠高算力、高资本建立的人工智能发展模式。DeepSeek-R1模型的训练成本仅为557万美元，而性能却达到了GPT-4级别。这种颠覆性的模式让市场重新审视“算力即王道”的传统逻辑。

未来展望

DeepSeek的技术演进正在重塑行业格局。其最新推出的MoE-2048架构已实现万亿参数突破。随着量子化压缩技术的成熟，预计2025年将推出可在边缘设备运行的100B级模型。此外，DeepSeek团队正与顶尖科研机构合作，探索大模型在蛋白质设计、材料发现等前沿领域的应用。

什么是Ollama?

Ollama 是一个开源框架，旨在简化大型语言模型（LLM）在本地机器上的部署和运行。它提供了一个轻量级且易于扩展的框架，支持多种操作系统（如 macOS、Windows、Linux）以及 Docker 环境。以下是 Ollama 的主要特点和功能：

主要特点

  1. 本地运行能力：用户可以在本地机器上部署和运行语言模型，无需依赖外部服务器或云服务，从而提高数据处理的隐私性和安全性。
  2. 多平台支持：支持多种操作系统和 Docker 容器，适应不同用户的需求。
  3. 灵活的模型自定义：用户可以通过 Modelfile 定制模型参数和行为，还可以从 GGUF、PyTorch 和 Safetensors 等格式导入模型。
  4. 丰富的 API 和库支持：提供 Python 和 JavaScript 库，以及 CLI 和 REST API，方便开发者集成到各种应用中。
  5. 预构建模型库：提供了一系列预训练的大型语言模型，如 Llama 2、Mistral、Code Llama 等，用户可以直接使用这些模型。

功能与使用

  • 模型管理：支持创建、拉取、删除、复制模型，以及列出本地模型等操作。
  • 多模态支持：部分模型支持图文混合输入，例如可以对图像进行内容识别。
  • 命令行与 REST API：通过命令行工具和 REST API，用户可以方便地与模型进行交互。

应用场景

Ollama 可以用于多种场景，包括但不限于：
  • 本地知识库问答：结合本地数据进行问答。
  • 代码生成与补全：通过 Code Llama 等模型辅助编程。
  • 多语言翻译：支持多种语言的翻译任务。

安装与使用

安装 Ollama 的步骤较为简单，用户可以从其官方网站下载对应操作系统的安装包，并按照指引完成安装。安装完成后，可以通过命令行工具快速启动和管理模型。
Ollama 通过简化大型语言模型的本地部署和运行，为开发者和终端用户提供了强大的工具，降低了使用 LLM 的门槛。

需要本地部署deepseek r1大模型,你需要以下几个工具:

1.一台配置合适的电脑

2.下载安装ollma

3.下载,安装DeepSeek-R1大模型 就可以在终端里使用大模型了(不好看,使用不方便)

4.安装Chatbox Al等ai客户端调用,使得ui更加美,使用更方便

下面跟着一步步来操作吧!

本地部署 DeepSeek：释放 AI 性能的终极指南

对于大多数用户来说，90% 的场景确实不需要本地模型。然而，如果你希望快速体验 DeepSeek 的强大性能，并且拥有不错的电脑配置，那么本地化部署将为你带来显著的优势。以下是一些适合本地部署的场景：

  1. 数据隐私：本地部署确保数据不离开你的服务器，安全性更高。
  2. 定制化需求：可以根据业务需求灵活调整模型参数和功能。
  3. 离线使用：再也不用担心“服务器繁忙”的问题。
  4. 成本可控：长期使用比云服务更经济，尤其适合高频调用场景。

接下来，我们将演示全网最简单的本地部署教程，让你轻松上手。

Step 1：下载并安装 Olama

Olama 是一个大模型的本地管理工具，能够将复杂的云端模型轻松迁移到你的本地电脑上。它支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。

Olama官网: https://ollama.com/

1.进入官网，点击下载(download)按钮。DeepSeek部署教程+使用技巧

2.根据你的操作系统选择对应的安装包。

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3.下载完成后，双击安装文件并按照提示完成安装。

Step 2：选择并安装模型

1.在 Olama 官网上，点击 Models，选择 DeepSeek-R1 模型。

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  1. 在下拉框中，你会看到多个版本。数字越大，参数越多，性能越强，但对计算机的性能要求也越高。
  2. 建议选择 7B /8b版本即可,电脑配置好的,可以自行选择更大的模型.

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复制右侧的代码：任选以下其中之一

ollama run deepseek-r1:7b 

ollama run deepseek-r1:8b

Step 3：安装模型

  1. 打开命令行工具（如终端或命令提示符）。
  2. 粘贴刚刚复制的代码并按下回车键。
  3. 系统会自动下载并安装模型。完成后，你可以直接与模型对话。

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下次打开命令行工具,例如:mac的终端工具的时候,输入

ollama run deepseek-r1:7b

即可运行已安装的对应大模型deepseek-r1:7b

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Step 4：测试模型

  1. 在终端中输入 / 或 /help，测试模型是否正常运行。
  2. 如果觉得终端界面不够友好，可以继续下一步，部署 Chatbox AI。

本地部署 Chatbox AI

什么是?Chatbox AI?

Chatbox AI,办公学习好助手! Chatbox AI 是一款 AI客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。

1.前往 Chatbox AI 官网: https://chatboxai.app/zh#

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2.下载并安装该应用。Chatbox AI 是一个可视化对话工具，能够让你更直观地与模型交互。

3.打开 Chatbox AI，在提供商下拉菜单中选择 Olama。

4.选择刚刚安装的 DeepSeek-R1 模型。

5.完成设置后，你就可以在本地运行 DeepSeek 了。

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到这里,你已经在本地部署好了deepseek! 可以开心的使用啦!

Mac终端 ollma DeepSeek使用教程

(不在命令行界面使用deepseek的,可以不用看啦!命令行更新,调用,卸载的可以看看)

在Mac终端中安装并运行DeepSeek R1模型（7B版本）的步骤如下。以下是详细的操作流程：

1. 确认Ollama已安装

在终端中运行以下命令，检查Ollama是否已正确安装：
bash复制
ollama -v

如果显示Ollama的版本号，说明安装成功。

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2. 下载DeepSeek R1模型（7B版本）

运行以下命令下载DeepSeek R1的7B版本：
bash复制
ollama pull deepseek-r1:7b
此命令会从Ollama的模型库中下载DeepSeek R1的7B版本。下载过程可能需要一些时间，具体取决于网络速度。

3. 运行DeepSeek R1模型

下载完成后，运行以下命令启动DeepSeek R1模型：
bash复制
ollama run deepseek-r1:7b
此时，模型会启动并进入交互模式，你可以在终端中输入问题或指令，模型会实时生成回答。

4. 与模型交互

在终端中输入问题或指令，模型会生成并输出回答。例如：
ollama run deepseek-r1:7b
然后输入问题：

你好，DeepSeek R1！

模型会生成并输出回答，例如：

你好！很高兴为你服务。

5. 退出交互模式

如果你想退出交互模式，可以按Ctrl+C或输入exit命令。

6. 其他常用命令

  • 查看已下载的模型：
    ollama list
  • 删除某个模型：
    ollama rm deepseek-r1:7b
  • 查看模型详情：
    ollama info deepseek-r1:7b

注意事项

  1. 硬件要求：运行7B版本的DeepSeek R1模型需要至少16GB的内存和8GB的显存（如果使用GPU加速）。如果硬件配置较低，可能会出现性能问题。
  2. 网络问题：如果下载过程中遇到网络问题，可以尝试使用代理或wai-@pi。
  3. 模型更新：如果Ollama或DeepSeek R1模型有更新，请确保你的Ollama版本是最新的：
    bash复制
    ollama update
通过以上步骤，你可以在Mac终端中成功安装并运行DeepSeek R1的7B版本模型，并与之进行交互。

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笔记本本地部署

除了台式机，笔记本也可以轻松部署 DeepSeek。以下是推荐的笔记本配置：

  • CPU：Intel i7 或 AMD Ryzen 7 及以上
  • 内存：16 GB 或更高
  • 存储：512 GB SSD 或更高
  • 操作系统：Windows 10/11、macOS 或 Linux

本地部署的应用场景

本地部署后，你可以实现以下功能：

  1. 离线编程工具：将 DeepSeek 集成到 Cursor 中，打造一个离线免费的 AI 编程助手。
  2. 自动化工具开发：利用模型开发自动化脚本，提升工作效率。
  3. 私人智库：将模型作为知识库，随时查询和学习。
  4. 断网使用：在没有网络的情况下，依然可以享受 AI 的强大功能。

结语

通过以上步骤，你已经成功在本地部署了 DeepSeek。无论是数据隐私、定制化需求，还是离线使用，本地部署都能为你提供更高的灵活性和安全性。如果你对 AI 技术充满兴趣，不妨立即尝试，体验本地化部署的无限可能！

希望这篇教程对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

deepseek api调用教程,价格,如何免费试用,有哪些ai客户端支持?

在之前的文章里面,我们已经学习了如何本地部署deepseek r1,详情可以参考这个文章:

DeepSeek r1 本地部署教程: https://feizhuke.com/deepseek-r1-bendibushu.html

由于最近deepseek收到攻击,官方服务不是很稳定,今天我们这个教程分享如何在本地ai客户端通过deepseek官方api和第三方api服务商使用deepseek的服务!  简单来说就是:1.获取deepseek api; 2. 把api添加到ai客户端里!

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deepseek ai客户端推荐

这里推荐两个比较好用的deepseek ai客户端

1.Cherry Studio 2.chatbox

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Cherry Studio简介

Cherry Studio 是一款专为Windows、macOS 和 Linux 用户设计的 多模型 GPT 客户端，旨在为用户提供无缝的 AI 体验。无论是开发者、设计师还是普通用户，Cherry Studio 都能满足您的多样化需求。

Cherry Studio官网: https://cherry-ai.com/

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Cherry Studio如何配置deepseek api:

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ChatBox简介

ChatBox是一款开源免费跨平台的 OpenAI API 桌面客户端，支持 Windows、macOS 和 Linux。它支持自定义 KEY 和 API Host 地址，还能帮你在本地保存所有的聊天记录，并且可以管理多个会话，并设置不同的 Prompt，让 AI 化身各种不同用途的多功能助理。

ChatBox官网: https://chatboxai.app/zh#

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ChatBox配置deepseek 教程

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deepseek api价格(官方)

模型 & 价格

下表所列模型价格以“百万 tokens”为单位。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位，可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总 token 数进行计量计费。

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1.deepseek-chat 模型已经升级为 DeepSeek-V3；deepseek-reasoner 模型为新模型 DeepSeek-R1。

2.思维链为deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程，其原理详见推理模型。

3.如未指定 max_tokens，默认最大输出长度为 4K。请调整 max_tokens 以支持更长的输出。

4.关于上下文缓存的细节，请参考DeepSeek 硬盘缓存。

5.表格中展示了优惠前与优惠后的价格。即日起至北京时间 2025-02-08 24:00，所有用户均可享受 DeepSeek-V3 API 的价格优惠。 在此之后，模型价格将恢复至原价。DeepSeek-R1不参与优惠。

deepseek-reasoner的输出 token 数包含了思维链和最终答案的所有 token，其计价相同。

扣费规则​

扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价，对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。 当充值余额与赠送余额同时存在时，优先扣减赠送余额。

产品价格可能发生变动，DeepSeek 保留修改价格的权利。请您依据实际用量按需充值，定期查看此页面以获知最新价格信息。

deepseek api价格(第三方)

硅基流动 deepseek api价格

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。

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DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 是一款拥有 6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。通过在 14.8 万亿高质量tokens上预训练，并进行监督微调和强化学习，DeepSeek-V3 在性能上超越其他开源模型，接近领先闭源模型。

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