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 

社区驱动的人工智能← 获取有关人工智能的更多内容 👍

所有信息和观点均仅代表我个人的见解。

如果您喜欢此文章,请收藏、点赞、评论,谢谢,祝您快乐每一天。  

Read more

Clawdbot(Moltbot)源码部署全实测:从环境搭建到 WebChat 验证,避坑指南收好

Clawdbot(Moltbot)源码部署全实测:从环境搭建到 WebChat 验证,避坑指南收好

一、为啥折腾 Clawdbot? 最近刷技术圈总刷到 Clawdbot(后来也叫 Moltbot),说是能搭私人 AI 助手,支持 WhatsApp、Telegram 这些常用通道,还能跑在自己设备上,不用依赖第三方服务 —— 想着拉下来测试一下功能,顺便研究一下其源码的实现。 于是拉上 GitHub 仓库https://github.com/openclaw/openclaw,打算从源码部署试试,过程里踩了不少坑,干脆整理成记录,给同样想折腾的朋友避避坑。 二、源码部署前的准备:Windows 环境优先选 WSL2 一开始想直接用 Windows CMD 部署,结果装依赖时各种报错,查仓库文档才发现 Windows 推荐用 WSL2(Ubuntu/Debian 镜像就行),后续操作全在 WSL2 里完成: 1.

By Ne0inhk
Redis 终极实战宝典:Hash 存数据像对象,List 队列秒级响应,性能优化黑科技全解析!

Redis 终极实战宝典:Hash 存数据像对象,List 队列秒级响应,性能优化黑科技全解析!

文章目录 * **`本篇摘要`** * Redis之哈希(Hash) * **Redis哈希(Hash)操作指令** * **1. 基础键值操作** * **2. 批量操作** * **3. 键值列表与统计** * **4. 数值操作** * **5. 高级遍历** * **应用场景与最佳实践** * **常见问题** * Redis 序列化与数据编码 * Hash 结构的应用与优化 * 为什么储存对应用户信息不选择String而选择Hash呢? * 数据存储的“权衡”与优化思路 * Redis之列表(List) * 上文Hash缺点缺点 * List列表 * List常见指令 * 1. **LPUSH key value1 [value2 ...]** * 2. **RPUSH key value1 [value2 ...]** * 3. **LPOP key [cou

By Ne0inhk
哈希表的介绍和使用

哈希表的介绍和使用

一.哈希表的概念   哈希又称散列,本质是通过一种键值对存储的高校组织方式。通过一个哈希函数,将数据的关键字直接映射到存储的数据中,实现快速的定位。   就像在图书馆中可以根据图书的编号来快速查找图书的位置。 二.直接定址法   直接借用关键字作为存储位置的下标, class Solution { public:     int first(string s) {         int count[26] = { 0 };         for (auto e : s) {             count[e - 'a']++;         }         for (size_t i = 0; i < s.size(); i++) {             if (count[s[i] - 'a'

By Ne0inhk