发布日期：2024-05-05 13:50 点击次数：84
为什么要土产货化部署？
念念必寰球最近在使用deepseek的时间，一定也碰到了联网功能不能用的情况，使用恶果大打扣头，部署一套土产货化处事不错帮你科罚这个问题。
其实，部署土产货化到我方电脑，最骨子的原因是，在咫尺数据驱动的期间，许多企业和个东说念主对数据心事和安全有着极高的条款。尤其是触及明锐信息或专有常识库时，径直使用公有云处事可能会带来心事露馅的风险。以下是一些常见的特有化部署场景：
心事保护：操心明锐数据（如公司里面文档、客户信息等）上传到公有云后被糟践或露馅。
常识库经管：企业领有大齐历史文档、需求文档或时期贵府，但愿通过大模子进行回想和分析，但不肯意将这些数据上传到公有云。
定制化需求：企业但愿凭据自己业务需求，定制化测验模子，以更好地处事于里面经由或产物。
合规条款：某些行业（如金融、医疗等）有严格的合规条款，数据必须存储在土产货或特有环境中。
若是你也有访佛的需求，特有化部署 DeepSeek - R1 将是一个理念念的遴荐。通过特有化部署，你不错在土产货或特有处事器上运行模子，确保数据十足掌控在我方手中。
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怎样完毕土产货化部署？
底下，手把手教你怎样部署到本机，中枢即是三步：安设Ollama，安设DeepSeek R1，使用DeepSeek。是不是很浮浅？
第一步，安设Ollama。拜访Ollama官网下载页面：https://ollama.com/download/；凭据我方的机型遴荐得当的版块。
第二步，安设DeepSeek R1。在终局输入“ollama run deepseek-r1”。这里默许下载的是7B模子，还不错使用“ollama run deepseek-r1:1.5b”来遴荐安设的模子参数，数字越大，参数越多，迪士尼彩乐园骗钱性能越强，1.5b代表模子具备15亿参数。若是是1.5b版块，2G以下的显存就不错运行。若是是32b参数的，就需要32G显存。不错凭据我方的电脑性能遴荐。
第三步，使用DeepSeek。在终局出现“>>>”标志默示不错启动使用DeepSeek了。
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怎样更高等的使用土产货化部署？
敬佩你把deepseek部署到土产货，不单是是要进行浮浅的查询和问答，还有好多新功能让你使用，掀开新宇宙的大门，举例回想电脑里的文档、构建特有常识库以及自动化讲述生成等。
3.1 回想需求文档
要说联盟脆皮肠球员，东契奇可以说是其中一个。在对阵森林狼的比赛中，东契奇又出现了伤情，而且也是正式官宣了。东契奇遭遇的是左小腿拉伤伤情。就这个伤病而言，还是需要时间来休息，就看看后期东契奇能缺席几场比赛。对于独行侠而言，现在出现了新的伤情，着实会影响到球队操作，就只能靠别人了。
假定你有一个包含上千个需求文档的文献夹，你不错编写一个 Python 剧本，调用 DeepSeek - R1 的 API 对每个文档进行回想：
import osimport requests
def summarize_document(file_path): with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read response = requests.post( "http://localhost:5000/predict", json={"text": content} ) return response.json["summary"]
documents_dir = "/path/to/your/documents"for filename in os.listdir(documents_dir): if filename.endswith(".txt"): summary = summarize_document(os.path.join(documents_dir, filename)) print(f"Summary for {filename}: {summary}")
3.2 构建特有常识库
你不错将 DeepSeek - R1 与向量数据库（如 FAISS 或 Pinecone）集结，构建一个特有常识库：
from sentence_transformers import SentenceTransformerimport faissimport numpy as np
# 加载 DeepSeek - R1 和 Sentence Transformermodel = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# 生成文档向量documents = ["文档1内容", "文档2内容", "文档3内容"]doc_embeddings = model.encode(documents)
# 构建 FAISS 索引index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1])index.add(np.array(doc_embeddings))
# 查询雷同文档query = "查找干系文档"query_embedding = model.encode([query])distances, indices = index.search(query_embedding, k=2)print(f"最干系的文档：{documents[indices[0][0]]}")
通过特有化部署 DeepSeek - R1，你不错在十足掌控数据心事和安全的前提下，充分垄断大模子的能力。无论是回想文档、构建常识库，仍是自动化讲述生成，DeepSeek - R1 齐能为你提供巨大的营救。但愿这篇著述能匡助你顺利完成特有化部署迪士尼彩乐园代理，并充分进展其价值！