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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


deepseek-r1:32b在低性能电脑部署运行

发布日期:2025-03-16 19:58:27 浏览次数: 1552 来源:逍遥之芯
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掌握DeepSeek AI大模型的本地部署,让技术之美滋润你的心田。

核心内容:
1. DeepSeek-r1:32b模型的适用场景和私有化部署的重要性
2. 详细步骤:从前置工作到模型启动的完整教程
3. 后续计划:Python调用和私有数据训练的展望

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当春节的喧嚣逐渐沉寂

红色的灯笼在夜空中渐渐暗淡

夜色如同最柔软的丝绸

轻轻披在每个渴望宁静的心灵之上

在这春意盎然的时刻

在这祥和的夜晚

让我们一起学习部署DeepSeek

这个强大的AI大模型

以其无与伦比的智慧

为我们的数据处理带来革命性的进步

让这份技术之美

如同春节后的第一场春雨

悄无声息地滋润你的心田

引领我们探索智能新时代




正片开始

Deepseek本地部署适合的场景是数据不能公开,需要建立私有知识库,代替自己书写论文专利或者其他有保密要求的文档的情况,亦或者是调教电子宠物

本教程主要为在任意电脑,不论电脑性能情况下部署 deepseek-r1:32b 的大模型私有化使用,后续会有私有化调试,建立私有知识库等教程。



教程开始

0. 前置工作

0.1 拥有联网浏览器

0.2 打开 colab.research.google.com 该网页

1. 新建笔记本

2. 将下面代码粘贴

!nvidia-smi!curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh!pip install colab-xterm%load_ext colabxterm%xterm


点击左边按钮执行,显示类似下面

3 启动服务

3.1 执行下面代码启动命令窗口

%xterm


3.2 在启动的黑色窗口执行如下面命令,用于启动ollama 服务

ollama serve


如图:

4 代码块执行

!ollama pull deepseek-r1:32b


5 执行如命令,用于启动交互式deepseek

!ollama run deepseek-r1:32b



经测试,以上教程可以在任意主机运行

缺点:1、依赖网络;2、每天使用时间存在限制。

期待大家发掘更多的功能。

后续计划写一个python调用,以及投喂更多私有数据,训练专用AI的教程,敬请期待。




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