ollama离线win部署deepseek
时间: 2025-02-13 15:12:58 浏览: 129
### 在 Windows 环境下离线部署 DeepSeek
#### 准备工作
为了在 Windows 上实现 DeepSeek 的离线部署,需先准备好必要的环境和资源文件。确保计算机已安装适用于 Windows 的 Ollama 平台,并获取到 DeepSeek - R1 模型的离线包。
#### 部署过程
一旦准备工作就绪,在 Windows 命令提示符(CMD)窗口执行如下指令来启动 DeepSeek - R1 模型:
```powershell
ollama run deepseek-r1:32b
```
这条命令会尝试加载已经存在于本地系统的指定版本(此处为 `deepseek-r1:32b`)的语言模型实例[^2]。对于初次使用者来说,如果之前未曾在线下载过该模型,则需要预先通过其他途径获得对应的离线安装包,并按照官方文档指示将其放置于正确的位置以便Ollama能够识别并使用这些预存的数据来进行后续操作。
#### 使用方法
完成上述步骤之后,除了可以直接利用命令行界面与模型互动外,还可以借助像 Google Chrome 浏览器中的 Page Assist 插件这样的辅助工具更便捷地调用 DeepSeek 功能,从而实现在无互联网连接的情况下依然可以高效安全地处理文本相关任务[^1]。
相关问题
ollama离线部署deepseek
### 如何离线部署 DeepSeek 模型或服务
对于离线环境中部署像 DeepSeek 这样的大型语言模型(LLM),通常涉及几个关键步骤,包括环境准备、依赖项管理以及实际的服务启动。虽然特定于 DeepSeek 的官方指南可能未被直接提及,在类似的项目实践中可以找到通用的方法[^1]。
#### 准备工作
为了确保能够在无网络连接的情况下顺利安装所需软件包及其版本,建议预先在一个有互联网访问权限的机器上完成所有必要的下载操作。这包括但不限于 Python 解释器、pip 工具以及其他任何第三方库文件。之后可以通过物理介质转移这些资源到目标服务器中继续后续配置流程。
#### 环境搭建
考虑到不同操作系统之间的差异性,推荐使用 Docker 容器化技术来创建隔离且一致的应用运行环境。通过这种方式不仅可以简化跨平台移植过程中的复杂度,同时也便于维护多个相互独立的工作空间实例。具体来说就是编写一份适合当前项目的 `Dockerfile` 文件定义镜像构建规则,并利用它生成静态二进制可执行程序连同其全部关联资产一起打包成 tarball 形式存档以便运输至封闭网域内部署实施[^4]。
```dockerfile
FROM python:3.9-slim-buster AS builder
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \
&& rm -rf ~/.cache/pip
COPY . .
RUN python setup.py sdist bdist_wheel
FROM python:3.9-slim-buster
WORKDIR /opt/deepseek
COPY --from=builder /app/dist/*.whl .
COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.9/site-packages/ ./site-packages/
ENV PATH="/opt/deepseek:$PATH"
CMD ["deepseek", "serve"]
```
此示例展示了如何基于多阶段构建模式制作最小化的生产就绪映像;其中第一部分负责处理编译期任务而第二部分则专注于精简最终产物体积以减少不必要的开销成本。
#### 配置与优化
针对性能敏感场景下的应用调优措施同样不可忽视。例如调整内存分配策略、启用 GPU 加速支持或是采用分布式计算框架等手段均有助于提升整体吞吐量表现水平。此外还需注意安全方面考量因素如身份验证机制设计、通信加密协议选用等问题确保整个系统的健壮性和可靠性得到充分保障[^3]。
ollama离线部署deepseek70b
### Deepseek70b 模型离线部署教程
对于希望在无网络连接环境中部署 `deepseek70b` 的用户而言,提前准备并转移必要的文件至目标机器是关键。以下是详细的离线部署流程:
#### 准备阶段
确保源计算机能够访问互联网,并安装有 Docker 或者其他容器化环境工具。通过命令行执行下载操作来获取模型镜像。
```bash
ollama pull deepseek-r1:70b
```
此过程会从远程仓库拉取指定版本的 `deepseek70b` 镜像到本地存储中[^1]。
#### 导出镜像
完成上述步骤之后,在具备网络连接设备上导出已下载好的Docker镜像为tar包形式以便传输给待部署的目标主机。
```bash
docker save -o /path/to/deepseek70b.tar deepseek-r1:70b
```
这一步骤创建了一个包含所需全部依赖项以及配置设置在内的压缩文档,适合携带或迁移用途。
#### 转移与导入
利用U盘、移动硬盘或其他物理介质将之前保存下来的`.tar` 文件复制粘贴到目的端——即打算实施离线环境下运行该大型语言处理框架的位置处;接着加载这个打包后的映射档案进入新的实例里头去。
```bash
docker load -i /path/to/deepseek70b.tar
```
至此为止,已经成功把预训练过的权重参数连同其对应的架构一起迁移到了另一台无法联网却可以独立运作这套系统的计算节点之上。
#### 启动服务
最后一步就是在隔离状态下启动由刚刚引入的数据集所支撑起来的服务进程啦!
```bash
docker run --name my_deepseek70b_container -d deepseek-r1:70b
```
这样就完成了整个离线模式下的部署工作流介绍。
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