如何在本地运行DeepSeek AI以保护您的隐私 - 两种简单的方法

3. 安装 DeepSeek
4. 选择并使用 DeepSeek
如何从 Linux 命令行本地安装 DeepSeek
或者,你可以在 Linux 系统上执行 DeepSeek 的完整安装。请注意,这种方法对系统要求较高:
- CPU: 建议使用至少 12 核的强大多核处理器。
- GPU: 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 以获得更好性能。如果 Ollama 未检测到 NVIDIA GPU,将切换到仅 CPU 模式。
- 内存: 至少 16 GB,建议 32 GB 或更多。
- 存储: NVMe 存储以获得更快操作速度。
- 操作系统: Ubuntu 或基于 Ubuntu 的发行版。
如果你的系统满足这些要求并且已安装 Ollama,你可以使用以下命令运行 DeepSeek R1 模型:
ollama run deepseek-r1:8b如果你尚未安装 Ollama,可以使用以下命令进行安装:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh在安装过程中,系统会要求输入你的用户密码。
你可以运行的 DeepSeek 有多个版本,包括:
- ollama run deepseek-r1 - 默认 8B 版本
- ollama run deepseek-r1:1.5b - 最小模型
- ollama run deepseek-r1:7b - 7B 版本
- ollama run deepseek-r1:14b - 14B 版本
- ollama run deepseek-r1:32b - 32B 版本
- ollama run deepseek-r1:70b - 最大且最先进的模型
命令执行完成后,你将进入 Ollama 提示符,可以使用你所选择的模型。
无论使用哪种方法,你都可以访问 DeepSeek AI,从而在本地机器上安全地使用它,保护你的查询和数据的隐私。
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评论 (16)
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Finally a guide on running DeepSeek locally! I've been worried about data privacy with cloud AI. The cost efficiency is impressive too. Definitely trying this out. 🚀
로컬에서 AI를 실행하는 방법에 대한 글 정말 도움 됐어요! 개인정보 보호 이슈가 점점 중요해지는 시대에 DeepSeek 같은 오픈소스 모델이 큰 대안이 될 것 같네요. 한국에서도 AI 개발 경쟁이 치열한데, 비용 효율적인 중국 모델이 시장에 어떤 영향을 미칠지 궁금해요 🤔 혹시 한국어 지원은 언제쯤 될까요?
Also das mit der lokalen Installation ist ja wirklich praktisch! Endlich muss man nicht mehr ständig Daten in die Cloud schicken. Aber mal ehrlich, wie viel Speicherplatz braucht so ein Modell eigentlich? Mein Laptop ist schon jetzt voll mit Fotos... 🤔
¡Qué interesante! No sabía que DeepSeek era una startup china con costes tan bajos. Me pregunto cómo logran desarrollar modelos tan efectivos con menos recursos que sus competidores estadounidenses. La opción de ejecución local es crucial para la privacidad de datos, especialmente para aquellos que trabajan con información sensible. ¿Alguien ya lo ha probado? Me encantaría conocer experiencias reales 🧐
DeepSeek running locally sounds cool, but I'm skeptical about the setup complexity. Has anyone tried it yet? 🤔

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