本地部署的deepseek怎么联网

安装Ollama并配置网络

要实现本地部署的DeepSeek联网,需完成以下步骤:

一、环境准备

  1. 安装Ollama框架

    下载对应操作系统的Ollama安装包(官网:https://ollama.com),安装后通过命令行验证安装成功(如输入 ollama --version)。

  2. 下载DeepSeek模型

    在Ollama命令行中运行 ollama run deepseek-r1 下载7B或14B参数的模型。若需其他版本,可指定参数如 deepseek-r1:14b

二、网络配置

  1. 开放防火墙端口

    • 在服务器防火墙中开放DeepSeek使用的端口(默认8080)。

    • 若使用Windows,可通过系统属性 -> 高级系统设置 -> 网络和共享中心 -> 防火墙 -> 允许应用通过防火墙 -> 添加规则。

  2. 配置代理服务器(可选)

    若网络需代理访问,需设置环境变量:

    • Windows:set HTTP_PROXY=http://代理地址:端口HTTPS_PROXY=https://代理地址:端口

三、联网工具选择与配置

  1. 使用浏览器插件(推荐)

    • Page Assist :支持Chrome、Firefox等浏览器,提供侧边栏界面与本地模型交互。

      • 安装后,在插件设置中选择已运行的Ollama和DeepSeek模型,开启联网功能。
    • 替代方案 :AnythingLLM等插件也可实现类似功能,但配置步骤可能略有不同。

  2. 直接在浏览器访问(需公网IP)

    • 配置服务器网络为公网IP(如通过NAT穿透工具),直接在浏览器输入 http://公网IP:8080 访问。

四、测试与优化

  1. 基础测试

    打开浏览器,输入配置的地址(如 http://123.456.789:8080),若能加载DeepSeek界面,说明网络配置正确。

  2. 优化建议

    • 使用CDN加速静态资源加载。

    • 定期更新模型索引以提高搜索准确性。

    • 调整模型参数平衡性能与资源占用。

注意事项

  • 安全性 :开放端口可能带来安全风险,建议仅允许受信任设备访问。

  • 兼容性 :部分浏览器插件需手动安装(如Firefox),按官方指引操作即可。

通过以上步骤,本地部署的DeepSeek即可实现联网功能,享受大模型带来的能力。

本文《本地部署的deepseek怎么联网》系辅导客考试网原创,未经许可,禁止转载!合作方转载必需注明出处:https://www.fudaoke.com/exam/2388338.html

相关推荐

华为ai人工智能大模型是什么

​​华为AI人工智能大模型是基于昇腾AI芯片与鸿蒙操作系统的多模态智能体系,以分层解耦架构实现端云协同,涵盖自然语言处理、计算机视觉、科学计算等核心领域,已在400+场景落地应用,尤其助力医疗、工业制造等领域提升效率与智能化水平。​ ​ 华为AI大模型通过“芯片-框架-模型-应用”全栈闭环技术架构,形成覆盖多行业的解决方案。其核心组成包括: ​​盘古NLP大模型​ ​:支持多轮对话

2025-05-02 人工智能

大模型与传统ai的不同

​​大模型与传统AI的核心差异在于:前者是“通才型智能”,后者是“专才型工具”。大模型凭借海量参数和跨领域学习能力,可处理开放性问题并生成创造性内容;传统AI则依赖特定规则和小规模数据,擅长执行标准化任务。​ ​ ​​技术架构​ ​ 大模型基于Transformer等深度学习框架,参数规模达千亿级,通过无监督学习从海量数据中自主提炼规律;传统AI多采用手工设计的特征工程和浅层算法

2025-05-02 人工智能

deep seek公司注册地

‌DeepSeek公司的注册地位于中国 ‌,这家专注于人工智能技术研发的企业将总部设立在国内科技创新活跃区域,以高效获取本土政策支持和人才资源。 ‌区位优势 ‌ 选择中国作为注册地,便于对接庞大的数据市场和应用场景,同时享受政府对科技企业的税收优惠及研发补贴。 ‌合规与数据安全 ‌ 境内注册需严格遵守《数据安全法》和《个人信息保护法》,确保用户隐私和算法透明度,提升品牌可信度。 ‌生态协同效应

2025-05-02 人工智能

人工智能ai英文缩写

人工智能的英文缩写为 AI ,全称为 Artificial Intelligence ,具体解析如下: 基本定义 AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学,属于计算机科学分支。 核心领域 涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等子领域,旨在实现机器的自主学习、推理、问题解决及语言理解等智能行为。 应用场景 包括智能写作助手、语音识别

2025-05-02 人工智能

模型优缺点怎么写

​​模型的优缺点可通过简明对比呈现其核心价值与局限性,​ ​ 关键亮点在于准确提炼模型的实际应用效能与潜在风险。 模型具有简化复杂现象、提升决策效率及预测未来趋势等显著优势。​​简化能力是其核心功能之一​ ​,通过抽象化现实中的关键变量排除干扰项,帮助用户快速抓住问题本质;高效处理大量数据的能力使其能快速生成分析结果,尤其适用于需要实时反馈的场景;更重要的是,模型基于历史数据训练后

2025-05-02 人工智能

大语言模型的优缺点

大语言模型(LLM)是一种通过海量数据训练的语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力。其优点 包括高效的语言处理能力、广泛的适用场景以及高度的灵活性和可扩展性;缺点 则体现在数据偏见、高资源消耗以及模型的可解释性差等问题上。 优点 强大的语言处理能力 大语言模型能够理解和生成复杂的自然语言文本,广泛应用于文本生成、语言翻译、情感分析等任务。 广泛的适用场景 它可用于智能对话系统、内容创作

2025-05-02 人工智能

模型框架是什么意思

​​模型框架是开发和训练人工智能模型的工具集合,它通过预定义的模块和算法简化了从构建到部署的全流程。​ ​其核心价值在于​​降低技术门槛​ ​、​​提升开发效率​ ​,并支持​​跨平台兼容性​ ​,成为AI领域不可或缺的基建工具。 在技术实现上,模型框架通常包含三大核心组件:一是​​自动微分工具​ ​,用于反向传播计算梯度;二是​​优化器库​ ​(如Adam、SGD),封装了常见的参数更新算法

2025-05-02 人工智能

在哪里注册deep seek 账号

注册DeepSeek账号可通过官网(www.deepseek.com)或官方APP完成,支持邮箱、手机号及第三方账号(微信/Google等)三种快捷注册方式,全程仅需3分钟。 官网注册流程 访问DeepSeek官网,点击右上角“注册”按钮,选择邮箱或手机号填写信息,接收验证码后设置密码即可。密码需包含大写字母+小写字母+数字 组合(如Deep2024@seek)

2025-05-02 人工智能

机理模型与数据模型

‌机理模型与数据模型的核心区别在于:机理模型基于物理/化学原理构建,而数据模型依赖统计规律学习。两者的核心差异体现在理论基础、构建方式、适用场景和解释性四个维度。 ‌ 机理模型从第一性原理出发,通过数学方程描述系统内在机制。例如流体力学中的Navier-Stokes方程,这类模型具有强解释性,但需要完整认知系统机理。其优势在于:1)物理可解释性强 2)外推预测可靠 3)适用于机理明确的简单系统

2025-05-02 人工智能

怎么给deep seek投喂数据

​​通过准备数据、配置环境、上传处理及安全控制,可以高效为DeepSeek投喂数据以优化模型表现,重点在于数据格式选择、工具安装配置及分批投喂策略。​ ​ 数据准备阶段需明确格式与质量:DeepSeek兼容PDF、TXT、Word等常见格式,选择时纯文本用TXT,图文资料用PDF,结构化数据用Excel或PPT;同时确保内容准确、相关且规范,避免错误或不完整的输入影响模型效果。

2025-05-02 人工智能

deep seek 如何收费

DeepSeek 目前对普通用户免费开放网页端和 App 基础功能,仅对 API 调用服务收费,最新标准为每百万输入 tokens 2 元、输出 tokens 8 元(V3 模型),性价比远超行业平均水平。 免费与收费场景划分 普通用户通过官网或官方 App 进行对话、搜索等基础操作无需付费,且无广告干扰。收费仅针对开发者或企业调用的 API 服务,需按实际使用的 tokens 量计费。 API

2025-05-02 人工智能

大模型的缺点

大模型虽然在人工智能领域取得了显著进展,但也暴露出一些显著的缺点。以下是主要缺点及其影响: 1. 算力与资源消耗巨大 问题 :大模型需要海量数据和巨大算力支持。例如,ChatGPT-3拥有1750亿参数,训练和推理过程需要高性能GPU或TPU,以及庞大的存储资源。 影响 :导致训练成本高昂,限制了中小企业的参与,同时增加了对环境的影响(如能源消耗)。 2. 知识时效性不足 问题

2025-05-02 人工智能

大模型能力有哪些

​​大模型的核心能力体现在​ ​超强语义理解与生成、​​多模态数据处理​ ​、​​复杂任务迁移​ ​及​​高效学习泛化​ ​四大维度。 大模型依托海量数据与复杂架构实现​​多任务兼容性​ ​,可通过少量微调适配不同场景,如电商供应链优化或社交媒体内容生成。其​​语义解析能力​ ​精准捕捉文本语境与情感,支持多语种交互与复杂问答。​​视觉大模型​ ​进一步处理图像、视频

2025-05-02 人工智能

大模型能力是什么

​​大模型能力是指基于海量数据和庞大参数的人工智能系统所具备的通用任务处理、复杂推理和跨领域适应等核心功能。​ ​其核心亮点包括:​​高泛化性​ ​(无需特定训练即可处理多任务)、​​强计算依赖​ ​(依赖GPU/TPU等硬件加速)、​​自然语言交互​ ​(理解并执行人类指令)以及​​多模态融合​ ​(处理文本、图像等混合数据)。 ​​通用任务解决能力​ ​

2025-05-02 人工智能

大模型能力排行榜

目前全球大模型能力排行榜主要依据‌基准测试成绩 ‌、‌商业化应用程度 ‌和‌生态成熟度 ‌三大维度评估,‌GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5 ‌位列第一梯队,国产大模型中‌文心一言 ‌、‌通义千问 ‌表现突出。以下是关键分析维度: ‌技术性能对比 ‌ ‌多模态能力 ‌:GPT-4与Gemini 1.5支持图像、音频等多模态输入,文心一言在中文场景的图文生成效果领先 ‌长文本处理

2025-05-02 人工智能

什么叫人工智能大模型

人工智能大模型是指具有海量参数、强大学习能力和泛化能力的人工智能模型,主要应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是具体解析: 核心定义 大模型通过深度学习技术构建,参数量通常超过1亿(如GPT-3达1750亿参数),能够处理和生成多种类型数据(如文本、图像等),实现类人水平的上下文理解、语言生成和知识迁移。 关键特点 海量参数 :参数规模从1亿到1.8万亿不等,参数关系复杂

2025-05-02 人工智能

大模型最重要功能

大模型最重要的功能是理解和生成人类语言,实现高效的自然语言交互,同时具备多任务泛化能力,可应用于问答、创作、翻译、代码生成等场景。 自然语言理解与生成 大模型通过海量数据训练,能精准解析用户输入的文本意图,并生成流畅、连贯的回复。无论是日常对话、专业咨询还是创意写作,都能提供高度拟人化的响应。 多任务泛化能力 无需针对每项任务单独训练,单一模型即可处理翻译、摘要、分类等多样化需求。例如

2025-05-02 人工智能

大模型智能体的差异

大模型智能体(Agent)是基于大语言模型(LLM)开发的应用,其核心特点在于结合了推理分析、记忆能力、工具使用和环境感知,从而能够自主完成复杂任务。 1. 核心差异:LLM与智能体的区别 LLM(大语言模型) :擅长内容生成、推理分析等,但缺乏自主执行任务的能力。例如,它可以根据提示生成文章或代码,但无法主动规划任务或与环境交互。 智能体(Agent) :在大模型基础上,增加了规划

2025-05-02 人工智能

第一个大模型智能体

​​第一个大模型智能体标志着AI从单一任务执行向多模态、自主化交互的跨越式升级,通过融合深度学习、大规模数据与多智能体协作架构,实现了类人化任务规划与跨领域应用的能力。​ ​ 自2020年GPT-3问世以来,以大模型为核心的智能体技术进入爆发期,其核心优势在于通过海量参数与上下文理解能力,超越传统专用AI的局限。首个里程碑式产品——2024年问世的文学智能体,依托专属大模型与超大规模结构化数据集

2025-05-02 人工智能

大模型与人工智能的关系

​​大模型是人工智能(AI)发展的核心驱动力,通过海量数据和庞大参数规模实现通用智能能力的突破,并推动AI从专用场景向多领域泛化应用扩展。​ ​其核心价值在于​​高效整合知识、降低开发门槛、激发智能涌现​ ​,成为连接技术研究与产业落地的关键桥梁。 大模型通过以下维度深化与人工智能的关系: ​​技术架构革新​ ​:基于Transformer的预训练范式突破传统AI模型的局限性

2025-05-02 人工智能
查看更多
首页 顶部