Jelajahi Rahasia: Cara menjalankan Deepseek R1 secara lokal di PC Anda

Deepseek R1 adalah mesin pencari yang cerdas dan kuat, membantu Anda mencari dengan cepat dan akurat di PC Anda. Untuk menggunakan Deepseek R1 Local di PC, Anda perlu mengambil langkah -langkah berikut.

Instruksi terperinci untuk menginstal dan menggunakan model bahasa besar Deepseek R1 di komputer pribadi

Dalam artikel ini, kita akan belajar cara menginstal dan menggunakan model bahasa besar (LLM) Deepseek R1 di komputer pribadi. Deepseek R1 adalah LLM open source yang kuat, yang biasa digunakan dalam tugas percakapan AI, dukungan pemrograman dan pemecahan masalah. Menjalankan model lokal membawa banyak manfaat seperti melindungi privasi data, mempercepat pemrosesan dan kustomisasi luas.

Untuk memandu proses penyebaran, kami akan menggunakan Ollama, alat yang memungkinkan menjalankan model AI dengan mudah di berbagai platform.

Tentang ollama

Ollama adalah alat open source yang dirancang untuk menyederhanakan menjalankan model bahasa besar di komputer pribadi. Ini memberikan fitur luar biasa seperti:

  • Mendukung berbagai model: kompatibel dengan banyak LLM populer, termasuk Deepseek R1.
  • Kompatibilitas Tinggi: Beroperasi pada MacOS, Windows dan Linux.
  • Mudah digunakan dan efisiensi: Instalasi cepat, perintah sederhana dan optimasi sumber daya.
    Langkah untuk menginstal dan menggunakan

    1. Instal ollama:
  • MacOS: Buka terminal dan jalankan perintah: brew install ollama
  • Windows dan Linux: Lihat instruksi terperinci di situs web resmi Ollama.
    1. Unduh Deepseek R1 Model:
  • Buka terminal dan jalankan perintah: ollama pull deepseek-r1
  • Untuk mengunduh varian tweak (misalnya: 1.5b, 7b, 14b), gunakan sintaks berikut: ollama pull deepseek-r1:1.5b
    1. Memulai Ollama:
  • Buka tab terminal baru atau jendela terminal lainnya dan jalankan perintah: ollama serve
    1. Gunakan Deepseek R1:
  • Buka tab terminal baru atau jendela terminal lainnya dan jalankan perintah: ollama run deepseek-r1
  • Untuk menjalankan varian tweak, gunakan sintaks yang sesuai (misalnya: ollama run deepseek-r1:1.5b).
  • Untuk memberikan perintah untuk model, gunakan sintaks berikut: ollama run deepseek-r1:1.5b "Câu lệnh của bạn"
    Misalnya
  • Mengobrol: ollama run deepseek-r1 "What’s the latest news on Rust programming language trends?"
  • Pemrograman: ollama run deepseek-r1 "How do I write a regular expression for email validation?"
  • Matematika: ollama run deepseek-r1 "Simplify this equation: 3x^2 + 5x - 2."
    Dengan Deepseek R1 dan Ollama, memasang dan menggunakan model bahasa besar menjadi mudah dan efektif. Jika Anda seorang pengembang atau ingin belajar tentang teknologi AI, cobalah Deepseek R1 di komputer pribadi Anda hari ini.

Artikel ini akan memandu secara rinci cara menginstal dan menggunakan model bahasa besar (LLM) Deepseek R1 pada komputer pribadi. Deepseek R1 adalah LLM open source yang kuat, menonjol dalam tugas -tugas percakapan AI, dukungan pemrograman, dan pemecahan masalah. Menjalankan model lokal membawa banyak manfaat seperti melindungi privasi data, mempercepat pemrosesan dan kustomisasi mendalam.

Untuk menyederhanakan proses implementasi, kami akan menggunakan Ollama, alat yang memungkinkan menjalankan model AI dengan mudah di berbagai platform.

Tentang ollama

Ollama adalah alat open source yang dirancang untuk menyederhanakan menjalankan model bahasa besar di komputer pribadi. Ini memberikan fitur luar biasa seperti:

  • Mendukung berbagai model: Kompatibel dengan banyak LLM populer, termasuk Deepseek R1.
  • Kompatibilitas tinggi: Beroperasi pada macOS, windows dan linux.
  • Mudah digunakan dan efektif: Instalasi cepat, perintah sederhana dan optimasi sumber daya.

Langkah untuk menginstal dan menggunakan

  1. Instal ollama:
    • MacOS: Buka terminal dan jalankan perintah: Pestabrew install ollama
    • Windows dan Linux: Lihat instruksi terperinci di situs web resmi Ollama.
  2. Unduh Deepseek R1 Model:
    • Buka terminal dan jalankan perintah: Pestaollama pull deepseek-r1
    • Untuk mengunduh varian tweak (misalnya: 1.5b, 7b, 14b), gunakan sintaks berikut: Pestaollama pull deepseek-r1:1.5b
  3. Memulai Ollama:
    • Buka tab terminal baru atau jendela terminal lainnya dan jalankan perintah: Pestaollama serve
  4. Gunakan Deepseek R1:
    • Buka tab terminal baru atau jendela terminal lainnya dan jalankan perintah: Pestaollama run deepseek-r1
    • Untuk menjalankan varian tweak, gunakan sintaks yang sesuai (Misalnya: ollama run deepseek-r1:1.5b).
    • Untuk memberikan perintah untuk model, gunakan sintaks berikut: Pestaollama run deepseek-r1:1.5b "Câu lệnh của bạn"

Misalnya

  • Mengobrol: ollama run deepseek-r1 "What’s the latest news on Rust programming language trends?"
  • Pemrograman: ollama run deepseek-r1 "How do I write a regular expression for email validation?"
  • Matematika: ollama run deepseek-r1 "Simplify this equation: 3x^2 + 5x - 2."

Tentang Deepseek R1

Deepseek R1 adalah model bahasa besar yang dirancang khusus untuk pengembang, dengan kemampuan luar biasa seperti:

  • Siapa yang berbicara: Buat percakapan alami, seperti manusia.
  • Dukungan Pemrograman: Dukungan untuk membuat dan mengubah kode sumber.
  • Pemecahan Masalah: Selesaikan masalah, tantangan tentang algoritma dan banyak lagi.

Mengapa harus menjalankan Deepseek R1 secara lokal?

  • Perlindungan Privasi: Data Anda disimpan dengan aman di komputer pribadi, tidak dibagikan dengan pihak ketiga.
  • Kecepatan pemrosesan cepat: Model berjalan langsung di komputer Anda, meminimalkan latensi.
  • Integrasi Fleksibel: Dengan mudah mengintegrasikan Deepseek R1 ke dalam proses kerja dan alat yang ada.

Deepseek R1 Distill Model

Deepseek juga menyediakan varian penyuling Deepsek R1, yang merupakan versi yang lebih kompak, disempurnakan dari model asli. Model -model ini cocok untuk pengguna dengan perangkat keras terbatas atau kecepatan pemrosesan yang diprioritaskan.

Nasihat

  • Otomatisasi: Gunakan skrip shell untuk mengotomatiskan tugas berulang.
  • IDE Terintegrasi: Gabungkan Deepseek R1 dengan IDE Anda untuk meningkatkan produktivitas.
  • Alat Dukungan: Gunakan alat open source seperti mods Untuk mengelola dan berinteraksi dengan LLM lokal dan di cloud.

Pertanyaan yang sering diajukan

  • Versi Deepseek R1 mana yang harus dipilih?
    • Jika Anda memiliki GPU yang kuat, gunakan versi utama Deepseek R1 untuk kinerja terbaik.
    • Jika Anda memiliki perangkat keras terbatas atau ingin kecepatan pemrosesan cepat, pilih varian distill.
  • Bisakah Deepseek R1 dijalankan di Docker atau di server jarak jauh?
    • Ya, Anda dapat menjalankan Deepseek R1 di Docker, pada mesin virtual cloud atau server, selama Ollama dapat diinstal.
  • Bisakah Deepseek R1 baik -baik saja?
    • Ya, baik model utama dan varian penyuling dapat diubah.
  • Apakah model ini mendukung penggunaan komersial?
    • Ya, model Deepseek R1 dilisensikan oleh MIT, memungkinkan penggunaan komersial.

Sumber: Workos

<

Div class = “kehamilan”>

<

H1> Kesimpulan Akhirnya, panduan untuk menjalankan Deepseek R1 di komputer pribadi melalui Ollama akan membantu pengguna mendekati model bahasa besar dengan mudah dan fleksibel. Ini tidak hanya melindungi privasi data tetapi juga meningkatkan kecepatan pemrosesan dan kemampuan untuk menyesuaikan secara luas, membantu meningkatkan kinerja kerja dan memecahkan masalah di bidang percakapan dan pemrograman AI.
.Awesome {position: absolute; Perbatasan: 2px Solid #990000; -Moz-border-radius: 50%; -MS-Border-Radius: 50%; Border-Radius: 50%; Animasi: Bounce 2s Infinite; -Webkit-animasi: bouncing 2s Infinite; -Moz-animasi: Bounce 2s Infinite; -O-anime: Bounce 2s Infinite; Tampilan: blok inline; padding: 3px 3px 3px; Warna: #fff; Latar Belakang: #990000; Font-size: 20px; Line-Height: 1; -Moz-border-Radius: 5px; -Webkit-border-radius: 5px; -Moz-box-shadow: 0 1px 3px #999; -Webkit-box-shadow: 0 1px 3px #999; Teks -Shadow: 0 -1px 1px #222; Border-Bottom: 1px Solid #222; Posisi: kerabat; Kursor: pointer; }Posting Jelajahi Rahasia: Cara menjalankan Deepseek R1 secara lokal di PC Anda Pertama kali muncul Queen Mobile.


Eksplorasi konten lain dari Heart To Heart

Berlangganan untuk dapatkan pos terbaru lewat email.

Tinggalkan Balasan

Eksplorasi konten lain dari Heart To Heart

Langganan sekarang agar bisa terus membaca dan mendapatkan akses ke semua arsip.

Lanjutkan membaca