Server immer beschäftigt? Das grafische Tutorial zur lokalen Bereitstellung von DeepSeek-R1 finden Sie hier

In letzter Zeit hat das inländische Großmodell DeepSeek-R1 einen rasanten Aufstieg auf dem Markt erlebt und ist zum neuen Favoriten vieler Benutzer geworden. Aufgrund der rapiden Zunahme seiner Popularität und Benutzerzahl ist der Server jedoch häufig überlastet.

Um das Problem ausgelasteter Server zu vermeiden, hat sich die lokale Bereitstellung von DeepSeek-R1 als hervorragende Lösung erwiesen, die nicht nur die Abhängigkeit von Netzwerkverbindungen verringert, sondern auch die Datensicherheit erhöht. Als nächstes schauen wir uns an, wie das geht.

1. Laden Sie Ollama herunter und installieren Sie es

Ollama ist ein lokalisiertes Open-Source-Tool zur Bereitstellung großer Modelle. Benutzer können Ollama verwenden, um verschiedene große Open-Source-Modelle einfach zu installieren, zu konfigurieren und auszuführen.

‌Gehen Sie zur offiziellen Ollama-Website (URL: https://ollama.com/download). Die Plattform unterstützt macOS-, Linux- und Windows-Systeme. Wählen Sie je nach Computersystem die entsprechende Version zum Download aus.

Wählen Sie am Beispiel des vom Editor verwendeten Macbook Air „macOS“ aus und klicken Sie auf „Herunterladen“.

Sobald der Download abgeschlossen ist, doppelklicken Sie auf das Installationsprogramm und folgen Sie den Anweisungen, um die Installation abzuschließen. Wenn Sie dieses Alpaka-Symbol in der oberen Menüleiste sehen, bedeutet dies, dass Ollama ausgeführt wird.

2. Installieren Sie DeepSeek-R1

Als Nächstes gehen wir zurück zur offiziellen Ollama-Website, suchen in der oberen linken Ecke nach „Modellen“ und klicken zum Aufrufen.

Geben Sie „deepseek-r1“ in das Suchfeld ein, suchen Sie nach „deepseek-r1“ und klicken Sie, um die Detailseite aufzurufen.

DeepSeek-R1 hat viele Typen. Die 1,5 B, 7 B, 14 B usw. nach dem Namen jedes Typs sind die Parametergröße des Modells. Sie können Parameter entsprechend der Hardwarekonfiguration Ihres Computers auswählen.

(Oben: Funktionen jeder Version von DeepSeek-R1)

Es ist zu beachten, dass die Anzahl der Modellparameter positiv mit der Komplexität der Datenverarbeitung und Inhaltsgenerierung korreliert. Mit zunehmender Anzahl von Parametern kann das Modell komplexere Daten verarbeiten und die generierten Inhalte sind entsprechend umfangreicher und vielfältiger, jedoch steigen auch die Anforderungen an die Hardwarekonfiguration des Computers.

Der Editor hat Version 8b gewählt und den Befehl „ollama run deepseek-r1:8b“ kopiert.

Rufen Sie das „Launchpad“ des Computers auf, suchen Sie nach „Terminal“ und klicken Sie, um es einzugeben, fügen Sie den Befehl in das „Terminal“-Fenster ein, drücken Sie die Eingabetaste und warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist.

3. Laden Sie Chatbox herunter und installieren Sie es

Chatbox ist ein intelligentes Konversationstool, das künstliche Intelligenztechnologie und eine komfortable Bedienoberfläche kombiniert. Es unterstützt Windows, MacOS, Linux, Android, iOS und Webterminals und kann Benutzern helfen, Aufgaben schnell zu erledigen.

Gehen Sie auf die offizielle Chatbox-Website (https://chatboxai.app/zh), suchen Sie die für Ihr Computersystem geeignete Version, laden Sie sie herunter und schließen Sie die Installation ab.

Öffnen Sie nach Abschluss des Downloads die Chatbox, klicken Sie auf „Einstellungen“ und wählen Sie unter „Modellanbieter“ „OLLAMA API“ aus.

Wählen Sie in der Liste „Modell“ das installierte „deepseek-r1:8b“ aus und klicken Sie auf „Speichern“.

Nachdem Sie die oben genannten drei Schritte abgeschlossen haben, können Sie in der Chatbox ein Gespräch mit DeepSeek-R1 beginnen.

Abschließend:

In einer Zeit, in der sich die künstliche Intelligenz rasant weiterentwickelt, verschafft uns das Erlernen der Verwendung großer Modelle zweifellos einen Vorteil bei der Informationsverarbeitung und dem Wissenserwerb. Ich glaube, dass jeder das Potenzial von DeepSeek-R1 voll ausschöpfen und bei der Verwendung mehr Ergebnisse erzielen kann.

Quelle: Chongqing Tianji Network Co., Ltd.

Prüfungsexperte: Li Zhigao, leitender Ingenieur/Präsident von Chongqing Tianji Network Co., Ltd.

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