DeepSeek 使用教程

DeepSeek 使用教程

目录

1. 什么是 DeepSeek？
2. 如何获取 DeepSeek 模型文件
3. 如何在本地部署 DeepSeek-R1:1.5B/7B 模型
4. 如何在服务器上部署 DeepSeek-R1:1.5B/7B 模型
5. 使用 DeepSeek 模型进行推理
6. 常用命令与设置

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第 1 章 什么是 DeepSeek？

DeepSeek 是一个基于深度学习的智能搜索引擎，旨在为用户提供高效、准确的搜索体验。与传统搜索引擎不同，DeepSeek 利用 AI 技术对海量数据进行预处理和索引，从而实现更快捷的查询响应。

1.1 DeepSeek 的主要功能

• 智能搜索：支持自然语言查询，理解用户意图。
• 多模态检索：结合文本、图像、音频等多种数据源进行搜索。
• 实时更新：定期对数据进行更新，保证内容的最新性。
• 个性化推荐：根据用户的搜索历史和行为数据，提供定制化的搜索结果。

1.2 DeepSeek 模型

DeepSeek 使用的是基于大规模预训练的 AI 模型（如 LLaMA、T5 等），经过专门的数据集（如 Web300M）训练后，具备对长文本进行高效检索和回答问题的能力。目前支持以下版本：

• DeepSeek-R1:7B：模型规模较小，适合轻量级应用。
• DeepSeek-R1:1.5B：模型规模适中，平衡了性能与资源消耗。

1.3 如何使用 DeepSeek

使用 DeepSeek 的主要工具是 Ollama 客户端（支持 Windows、macOS 和 Linux）。Ollama 是一个开源的 AI 模型客户端，能够轻松加载并运行预训练模型，并通过网络访问 DeepSeek 的服务。

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第 2 章 如何获取 DeepSeek 模型文件

2.1 下载模型文件

DeepSeek 模型文件通常以xz格式存储在服务器上。您需要先访问 DeepSeek 提供的 API 或网页界面，获取模型文件的下载链接。

2.2 配置模型文件路径

在 Ollama 客户端中，您需要设置模型文件的位置。具体步骤如下：

1. 打开 Ollama 客户端（支持 Windows、macOS 和 Linux）。
2. 在客户端的“设置”菜单中，找到“DeepSeek 模型文件”选项。
3. 点击“选择模型文件”，找到从 DeepSeek 服务器下载的xz压缩文件，并确认路径。

2.3 解压模型文件

在 Ollama 客户端中，您需要解压模型文件以便加载到客户端。具体步骤如下：

1. 打开命令提示符（Windows）、 Terminal（macOS）或 bacteria（Linux）。
2. 运行以下命令解压模型文件：

   xz -dk <model_file.xz>
   

3. 根据提示找到解压后的模型目录，并在 Ollama 客户端中指定路径。

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第 3 章 如何在本地部署 DeepSeek-R1:1.5B/7B 模型

3.1 需要准备的硬件

为了在本地运行 DeepSeek，您需要以下硬件：

• 至少 8GB 的可用内存。
• 至少 4 核 CPU 或更快的多核处理器。
• 如果计划使用 GPU 加速（建议选择 CUDA 支持的 NVIDIA 显卡），则需要相应的显卡和驱动。

3.2 安装系统

请确保以下软件已安装：

• nvidia drivers：如果您的系统支持 CUDA，则需要安装相应的 NVIDIA 公开发布的驱动。
  • Windows：可以从 NVIDIA 官网下载最新版本。
  • macOS：可以通过 Apple 的 Mac App Store 更新。
  • Linux：使用命令 nvidia-cuda-toolkit 等工具安装。

3.3 安装 Ollama 客户端

在本地部署 DeepSeek 需要运行 Ollama 客户端。以下是安装步骤：

1. 在终端中运行以下命令下载并解压 Ollama 客户端：

   git clone https://github.com/ggerganov/t七za- client
   cd t七za-client
   ./install.bash-linux.sh
   

2. 解压后，重新启动 Ollama 客户端。

3.4 使用 Ollama 客户端加载 DeepSeek 模型

1. 打开 Ollama 客户端。
2. 在客户端中找到“DeepSeek 模型文件”选项。
3. 选择从服务器下载的xz压缩文件，并确认路径。
4. 运行解压过程，等待模型文件完成解压。

3.5 验证部署成功

在 Ollama 客户端中，可以进行简单的查询验证：

1. 在搜索框中输入一个关键词（如“深度学习”）。
2. 等待结果页面加载。
3. 如果显示“DeepSeek-R1:7B 是已登录的模型”，则表示部署成功。

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第 4 章 如何在服务器上部署 DeepSeek-R1:1.5B/7B 模型

4.1 准备服务器环境

为了在服务器上运行 DeepSeek，您需要以下环境：

• 至少 8GB 的可用内存。
• 一个多核 CPU 或使用 CUDA 加速的 GPU。
• 安装必要的工具链（如 GCC、Python、TensorFlow 等）。

4.2 配置服务器

1. 将 Ollama 客户端配置文件（config.toml）上传到服务器，确保路径正确指向 DeepSeek 模型文件。
   • 找到客户端的配置目录，通常是 ~/.ollama/config.toml。
2. 使用 ollama serve 启动服务器：

   ollama serve
   

3. 如果启动成功，可以在浏览器中输入 http://localhost:11434 进入 Ollama 浏览器。

4.3 加载 DeepSeek 模型

在 Ollama 客户端中选择从服务器下载的xz压缩文件，等待解压完成即可使用。

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第 5 章 使用 DeepSeek 模型进行推理

5.1 打开浏览器或 Ollama 客户端

通过以下方式进入DeepSeek服务：

• 浏览器: 访问 http://localhost:11434。
• Ollama 客户端: 直接运行客户端。

5.2 查询格式

DeepSeek 支持多种自然语言查询形式，例如：

? 我想要什么
? 请告诉我关于人工智能的更多知识

5.3 分析搜索结果

在浏览器或 Ollama 客户端中，搜索结果以卡片形式展示。您可以调整以下参数来优化搜索体验：

• n：显示的结果条数。
• qf：查询过滤器。

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第 6 章 常用命令与设置

6.1 列出所有模型

在浏览器中输入以下命令查看可用的模型：

? list all models

6.2 登录到 DeepSeek 账户

通过浏览器中的登录功能（如右上角的“用户”菜单）创建或登录DeepSeek账户。

6.3 更新模型

在浏览器中输入以下命令更新模型：

? update model

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结语

通过以上步骤，您可以顺利在本地或服务器上部署 DeepSeek 模型，并利用其强大的搜索功能进行高效的信息检索。希望本指南能够帮助您快速掌握 DeepSeek 的使用方法！