如何通过 3 个简单步骤在 Windows 上本地运行 DeepSeek

如何通过 3 个简单步骤在 Windows 上本地运行 DeepSeek

它是免费的——社区驱动的人工智能💪。

        当 OpenAI 第一次推出定制 GPT 时,我就明白会有越来越多的人为人工智能做出贡献,并且迟早它会完全由社区驱动。

        但从来没有想过它会如此接近😂让我们看看如何在 Windows 机器上完全免费使用第一个开源推理模型! 

步骤 0:安装 Docker 桌面

        我确信很多人已经安装了它,所以可以跳过,但如果没有 — — 这很简单,只需访问Docker 的官方网站,下载并运行安装 👍

        如果您需要一些特定的设置,例如使用 WSL,那么有很多指导视频,请查看!我将继续下一步。

步骤 1:安装 CUDA 以获得 GPU 支持

        如果您想使用 Nvidia 显卡运行 LLM,则必须安装 CUDA 驱动程序。(嗯……是的,它们需要大量的计算能力)

        打开CUDA 下载页面,根据需要点击“Windows”和其他选项,然后选择“本地”作为安装程序类型:

下载并完成安装即可👍,此处需要重新启动。 

第 2 步:安装 Ollama 并下载模型

前往Ollama 网站并点击下载按钮 😆

        Ollama是一款开源 AI 工具,使用户能够在其设备上本地运行大型语言模型,为自然语言处理任务提供定制化、高效和离线功能。

安装后,打开“Windows PowerShell”

并通过运行来验证您的安装ollama -v

再次打开ollama网站并选择您的型号:

        有几种选择,我建议从 7b 开始,并检查它如何与您的机器配合使用。例如,我运行 i7-11 系列处理器和 NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER 以及 8GB GPU,我可以在正常(可以说是“可接受的”)速度下使用 14b 型号。

正如我所说,它需要大量的计算能力 

选择后,点击复制按钮: 

并在 PowerShell 中运行:

它将像上面一样下载并打开 shell,您可以在这里直接与它聊天,但是让我们/bye对它说,并继续设置一个实际的 UI,而不是从 PowerShell 提示 💪

步骤3:安装Open-WebUI

打开github 页面,找到“ Open WebUI with Nvidia GPU support”

复制该命令并再次在 PowerShell 中运行它。它将下载所有需要的 docker 镜像并运行容器,您可以通过http://localhost:3000/访问该容器

对于任何 LLM 用户来说,这都是一个熟悉的用户界面,左侧边栏用于聊天,左上角可用于选择已安装的模型等。

Open-WebUI 具有大量功能,例如 RAG、图像生成、网页浏览等。您可以在此处查看完整列表 

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所有信息和观点均仅代表我个人的见解。

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30 分钟生成学生成绩管理系统!飞算 JavaAI 从需求到落地实战

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前言 在高校教学管理工作中,学生成绩是教学质量评估、学生学业监测的核心数据,但传统Excel表格管理或单机版系统常面临数据同步滞后、权限管控缺失、成绩分析低效等问题。为解决这一痛点,以“学生成绩管理系统”为开发目标,借助飞算JavaAI工具实现全流程开发,本文将从需求分析到系统落地的关键环节进行梳理,分享AI辅助开发的高效实践经验。 一、需求分析与规划 1. 功能需求 系统需满足三类核心用户(教学管理员、教师、学生)的差异化需求,功能拆解如下: * 教学管理员端:用户管理(新增教师/学生账号、分配班级与课程权限)、课程管理(创建课程、关联授课教师)、成绩模板配置(设置成绩构成比例,如平时成绩占30%、期末成绩占70%)、成绩数据导出(按班级/课程/学期生成Excel报表)、系统日志查看(跟踪成绩修改、账号操作记录); * 教师端:成绩录入(按学生名单批量或单个录入平时、期中、期末成绩,系统自动计算总成绩)、成绩审核(

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