本地deepseek装bge-m3模型
时间: 2025-02-22 18:22:52 浏览: 494
### 安装和配置bge-m3模型至本地DeepSeek环境
#### 准备工作
为了成功安装并配置bge-m3模型,在开始之前需确认已经具备运行DeepSeek所需的基础环境,这通常意味着Linux或macOS操作系统,并且Python开发环境已就绪。此外,还需确保网络连接正常以便下载必要的依赖包。
#### 下载bge-m3模型
访问Ollama官方网站提供的搜索界面[^4],定位到`bge-m3`条目,依据官方指引获取预训练权重文件和其他辅助资源。此过程可能涉及注册账号、同意服务条款等操作。
#### 修改配置文件
编辑位于项目根目录下的`model_settings.yaml`文件来指定使用的LLM(Large Language Model)版本为`deepseek-r1:14b`以及embedding模型为`bge-m3`。具体来说就是更新相应的字段值以匹配所选模型名称及其参数选项:
```yaml
# model_settings.yaml 示例片段
models:
llm:
name: "deepseek-r1"
size: "14b"
embedding:
name: "bge-m3"
```
对于希望简化用户界面的情况,可以选择仅保留对ollama的支持而移除不必要的集成部分,从而让管理面板更加直观易用。
#### 加载平台设置调整
针对模型加载平台的选择,建议专注于ollama这一渠道来进行后续的操作。关闭其他不必要组件可以减少潜在冲突的风险,同时也使得整个系统的维护成本更低。
#### 测试验证
完成上述更改之后重启应用程序服务器,通过API请求或其他交互方式测试新加入的bge-m3功能模块是否能够按预期工作。如果一切顺利,则说明bge-m3已被成功引入到了现有的DeepSeek架构之中[^2]。
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