把 DeepSeek 部署在你的电脑上,保姆级教程,建议收藏

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本地电脑部署主要适用于以下5种场景

第一、设备性能较强,配备独立显卡,能够支撑高效运行。

第二、需要处理敏感数据,对数据安全性有较高要求,以防泄露。

第三、需要与本地工作流程紧密结合,应对频繁或复杂的任务处理。

第四、日常频繁使用,且 API 调用成本较高,本地部署有助于降低成本。

第五、希望在开源模型基础上,进行个性化定制和优化。

1、DeepSeek R1 模型部署2步搞定

本部分内容将重点阐述如何在本地环境下利用 Ollama 来部署 DeepSeek R1。后续章节将详细讲解如何将 DeepSeek R1 与 Open-WebUI 系统进行集成,让交互界面更美观

第一、安装 Ollama

请访问 Ollama 的官方网站,根据你的操作系统选择合适的版本,下载 Ollama应用程序并进行安装。

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安装完成后,打开命令行界面并输入

ollama

命令。如果屏幕上出现以下提示信息,那么恭喜你,Ollama 已经成功安装。

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第二、部署 DeepSeek R1 模型

首先,访问 Ollama 官网并点击页面顶部的「模型」(Models)选项,接着在列表中找到并点击「DeepSeek R1」

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在模型详情页面,根据您的计算机显存容量选择合适的模型版本:

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例如,我的电脑运行的是 MacOS 系统,拥有 32GB 的显存,因此我选择了14b 版本的模型。点击 14b 版本,页面右侧将显示下载指令:

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将此下载命令复制并粘贴到命令行中执行:

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待命令执行完毕,您就可以通过命令行与大模型进行交互了:

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然而,仅通过命令行与大模型交流可能不够便捷。因此,接下来,我们将介绍与 Open-WebUI 系统进行集成,让交互界面更美观。以便通过更直观的图形界面进行操作。

2、安装 Open-WebUI 交互界面

安装 Open-WebUI,按照以下4个步骤来操作

第一、首先安装 Docker, 利用 Docker 来管理操作系统界面,这比直接安装Open-WebUI 更为便捷。访问 Docker 官方网站(https://www.docker.com/)进行下载。

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第二、根据您的电脑操作系统,下载 Docker 桌面版并进行安装

安装完成后,请重启电脑以确保 Docker 能够正常运行。电脑重启后,如果桌面上出现Docker 图标,表明安装成功。

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第三、安装 Open-WebUI

在浏览器中搜索 Open-WebUI,进入其官网,并复制显示在红框中的安装命令。

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按照上述指示,打开命令行工具,粘贴复制的命令,然后等待安装完成。

第四、启动 Open-WebUI

双击桌面上的 Docker 图标以打开应用,点击红框标注的端口,即可启动 Open-WebUI。

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首次访问时,您需要注册一个账号。这些信息将会存储在您的电脑上。

第五、开始对话

在界面的左上角选择您的 DeepSeek R1 大模型,之后便可开始对话。

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请注意,Open-WebUI 的安装过程在此仅作简要说明。若遇到错误,您需要可以借助 DeepSeek R1 大模型协助解决问题的能力。

3、AI Agent 智能体为啥如此重要?

第一、这是大势所趋,我们正在经历一场重大技术变革,还不像当年的互联网的兴起,这是一场颠覆性的变革,掉队就等于淘汰,因为未来所有应用都将被 AI Agent 智能体重写一遍;

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第二、现在处于红利期,先入场的同学至少会享受4~5年的红利,拿高薪,并且会掌握技术的主动权和职业选择权。

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第三、企业需求旺盛,越来越多的企业已经在 Agent 智能体领域进行落地,这为我们提供了丰富的岗位机会和广阔的发展空间。

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第四、大厂都在战略布局的方向,不管是国外的微软、谷歌,还是国内的百度等大厂都在战略布局,2025年必定是 AI Agent 智能体商业化的一年。

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我和团队最近两年一直在研究大模型应用技术,我想说:大模型的价值太大了,AI Agent 智能体的潜力太大了!“未来所有应用都会被 AI Agent 智能体重写一遍”!这句话也是今年听到最多的一句话。我和团队这两年,尤其是今年已经帮助60多家企业落地了近100个 AI Agent 智能体的项目。我自己贴身感受:越来越多的企业的确都开始落地 AI Agent 智能体项目了。

因此 AI Agent 智能体足够重要,但也足够复杂,我这两年实践结论是,想开发出一个能够可靠稳定的 AI Agent 智能体应用实在太难了,大模型技术本身的复杂度,大模型推理的不确定性,响应速度性能问题等等,这些困难直接导致很多人对其望而却步,或是遇到问题无从下手。一般技术同学想要自己掌握 AI Agent 智能体着实很不容易!

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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摘   要 如今,随着卫星导航技术的飞速发展,位置信息服务已经融入到我们的日常生活中,导航目前被称为继移动互联网后第三大产业。卫星导航在维护国家的安全中也发挥着不可替代的作用。为了使导航系统不受干扰的影响,本文以北斗导航系统为平台,研究基于阵列天线的自适应抗干扰算法。 首先,文章就自适应抗干扰算法的原理和方法进行了系统介绍,并在MATLAB中建立阵列模型,对基于功率倒置算法的空域抗干扰算法和空时联合抗干扰算法进行性能仿真。然后根据系统的指标,确定了在FPGA中实现抗干扰算法的方案,包括数字下变频、权值计算、数据加权、数字上变频等模块。根据权值计算模块实现方式的不同,本文提供了两种抗干扰算法在FPGA中实现的方案:一种是基于FPGA嵌入式软核NIOS II的抗干扰实现,将权值计算的过程放在NIOS II软核中,用C语言进行实现;另一种是基于逻辑语言的抗干扰算法的实现,即用硬件描述语言Verilog HDL进行权值的计算。权值计算涉及到浮点数运算和Hermite矩阵求逆,本文给出了各模块的设计方法和仿真结果,并与MATLAB仿真结果进行对比。最后给出了两种实现方案的实测结果,表明两种实

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