deepseek的本地部署

进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 集合·DeepSeek 提示词方法论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf?from=from_copylink DeepSeek 从入门到精通.pdf：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EfWpw8arIiEoOKkjSalcMVZZnme?from=from_copylink DeepSeek 13 大官方提示词通俗解读，让新手也能用出高手的效果：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YIGKwXlgUi8RKlkkklxclpDYnbg?from=from_copylink 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKfgwiN2FigRp1knbxJcdj4lnAf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——情境化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JZu4wrdsSi9gNSktaPCcgDNNnvf?from=from_copylink Deepseek"4+1"黄金提问法——迭代优化：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/R56OwQb4KiP9klk5CPbcR49yn9f?from=from_copylink 如果您的 DeepSeek 一直显示服务器繁忙，可尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要： DP 模型的使用分享： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学和与大模型互动的分享： 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 的介绍与活动预告： Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。 Deepseek 使用介绍：介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。 未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。

以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报

以下是关于将 Office 和 DeepSeek 结合的一些信息： 1. 可以参考《》，其中介绍了通过结合 VS Code、Cline 插件和 Deepseek API 等工具提升 AI 的应用能力，用户可以实现自动发送邮件、查找重复文件、网页抓取翻译等功能。 2. 参考《》，了解如何将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案。 目前提供的信息中暂未直接提及 Office 与 DeepSeek 结合的具体方式，但您可以从上述类似的结合案例中获取一些思路和启发。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在 2024 年 5 月发布的 DeepSeekV2 以多头潜在注意力机制（MLA）架构创新在硅谷引发轰动，而在国内被描摹成“大模型价格战的发起者”，这体现了其与硅谷更有对话和交流的密码。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，未来充满未知，但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 一个提示词让其能力更上一层楼：通过 Coze 做效果对比测试，使用方法为在 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量、设计阈值系统、用 XML 规范设定等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】和 Thinking Claude、Claude 3.5 Sonnet 等。

DeepSeek 中查找图表的相关信息如下： DeepSeek 具有需求解译 2.0 功能，能通过关键词联想完整场景，比如当您说“要数据”时，它能自动提供图表和最新统计。 DeepSeek 的 DP 模型能够进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 但目前没有直接关于如何在 DeepSeek 中专门查找图表的明确步骤和方法。您可以尝试通过输入与图表相关的明确关键词来获取所需内容。

以下是本地部署 Deep Seek 后搭建个人知识库的详细步骤： 1. 在 RAGFlow 中配置 Deep Seek 模型 返回 RAGFlow ，打开右上角设置，进入模型提供商界面。 配置本地部署的 Deep Seek 模型，选择 Ollama ，并根据运行的模型配置相关信息。 设置基础 URL 。 点击确定。 2. 导入嵌入模型 导入一个用于文本向量化的嵌入模型。 3. 设置系统模型设置 4. 创建知识库 返回知识库，进入数据集，导入文件或设置文件夹当作知识库。 5. 文件解析 对导入的文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能（显卡性能），越好的显卡解析越快。 6. 检索测试 解析完成后，进行检索测试。 7. 进入聊天界面 测试没问题后，可进入聊天界面，助理设置可自行进行。 此外，如果想要对知识库进行更灵活的掌控，可以使用 AnythingLLM 软件，步骤如下： 1. 安装 AnythingLLM ，安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 选择大模型。 选择文本嵌入模型。 选择向量数据库。 3. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 4. 测试对话 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 在进行本地知识库搭建实操之前，还需要对 RAG 有大概的了解： RAG 是一种检索增强生成技术，应用过程包括文档加载、文本分割、存储（包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索、输出（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案）。文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成，包括规划、执行和验证三个子模块，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用了“少结构，多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署，现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面，有相关案例，但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。

以下是本地部署 ollama + deep seek 后有效搭建机械领域知识库或微调为机械领域的步骤： 1. 下载 Ollama 程序：官方网址为 https://ollama.com/ 。默认下载到 C 盘，若想修改安装目录到 D 盘，后续会有相关说明。下载完成后，右下角会出现 Ollama 的图标，打开命令行输入相应命令回车。根据自身独立显卡性能选择模型，如英伟达 2060Super 可选择 Deepseekr1:14b 的模型。若下载速度慢，可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。下载完毕后，再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相应命令，下载好后直接退出终端。 2. 配置模型：返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商进行配置。选择 Ollama，并配置相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 3. 导入嵌入模型：导入一个嵌入模型用于文本向量化。 4. 设置系统模型：完成相关设置。 5. 创建知识库：返回知识库，进入数据集，可导入文件或设置文件夹当作知识库，自行设置。导入完毕后，对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能，越好的显卡解析越快。解析完成后，进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。

本地部署 DeepSeek 主要包括以下内容： 1. 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，同时介绍了满血版本地部署的实际情况。 2. 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 课程重点包括在云服务器上如何使用 DeepSeek R1 及本地部署相关内容，提及派平台免费额度及适用模型。 5. 介绍了以云基础设施和 GPU 算力资源为底层的派平台，该平台搭建 AI 框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。

以下是将 deepseek 部署到小爱音箱的步骤： 1. 本地部署教学（vscode） 第七步：安装依赖并运行 在下方终端窗口，单击终端，输入 cd migpt。 安装依赖，输入 pnpm install。安装完成后，界面会有所显示。 如果安装过程报错，出现特定情况，请在命令栏输入：npm cache cleanforce 清除缓存后重新运行 pnpm install。 构建项目，输入 pnpm build。出现特定界面即安装完成。 如果出现报错，找到 migpt 中 package.json 文件，将第 28 行 build 进行修改，注意不要删除引号，修改完成后保存。保存后运行 pnpm build，即可正常安装完成。 运行项目，输入 pnpm run dev。 运行成功时，进入特定页面，每次对话都会在终端中显示。 每次需要打开服务时，按照特定方式进入终端，先输入 cd migpt，再运行 pnpm run dev 即可打开服务。如果出现错误，可能是网络问题，请重新运行 pnpm run dev。 2. 注意事项：每次对话时，记得给大模型思考的时间，说话太快可能会出问题。