deepdive安装_deepspeed库怎样使用

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本地部署deepseek后如何训练使用

1、先来说说软件准备，要用到Ollama，它用于本地部署及大模型的运行，还得准备AnythingLLM，这个是用来数据投喂及训练的。本地部署deepseek后如何训练使用，软件准备是关键一步。

2、接着下载安装Ollama ，进入Ollama官网（https://ollama.com/） ，点击“Download” ，根据自己操作系统选对应的图标，像Windows系统就选“Windows”版本，再点击“Download for Windows” ，下载完双击安装，安装好会自动运行。本地部署deepseek后如何训练使用，Ollama安装很重要。

3、本地部署DeepSeek ，在Ollama官网点击DeepSeek-R1 ，依据电脑配置选模型版本，选好后点对应版本后的复制按钮复制命令行。对于Windows电脑，打开“命令提示符”，可通过电脑搜索图标搜“cmd”打开 。在“命令提示符”里粘贴（或手动输入）复制的命令行，回车，就会自动下载DeepSeek-R1对应的模型版本。本地部署deepseek后如何训练使用，这步是部署基础。

4、下载nomic - embed - text嵌入式模型，在“命令提示符”里输入：ollama pull nomic - embed - text ，回车后自动下载，安装完成显示“success” 。本地部署deepseek后如何训练使用，这个模型后续训练要用。

5、安装好DeepSeek和nomic - embed - text两个模型后，可用命令行“ollama list”显示已部署在本机的模型 。本地部署deepseek后如何训练使用，查看模型方便后续操作。

6、从模型库选适合硬件配置的DeepSeek - R1版本，比如7B、33B或8B等 ，用命令行下载并启动，如输入“ollama run deepseek - r1:8b”部署8B版本。本地部署deepseek后如何训练使用，选对版本很关键。

7、部署成功后，通过命令行或Web界面将数据集输入模型训练 ，数据集支持多种格式。还可选装Open WebUI简化配置和数据投喂过程。本地部署deepseek后如何训练使用，数据投喂是训练重点。

8、考虑硬件要求，DeepSeek对硬件要求较高，根据GPU和内存选合适模型版本 ，也可采取性能优化措施，像限制线程数或用量化模型等。本地部署deepseek后如何训练使用，硬件适配不可少。

9、前期准备要注意硬件条件，显卡需GTX 1060（6GB）及以上，推荐RTX3060及以上 ，内存至少8GB，推荐16GB及更高，C盘需剩余20GB，推荐NVMe固态硬盘。本地部署deepseek后如何训练使用，硬件达标才能顺畅训练。

10、借助LM Studio工具，它专为本地运行大语言模型设计，支持多种开源模型，界面简单易用 ，无需复杂代码就能加载和运行模型，还保障数据隐私安全。本地部署deepseek后如何训练使用，工具选对事半功倍。

11、安装LM Studio客户端，在官网lmstudio.ai下载对应操作系统安装包，下载完双击运行，按提示完成安装 ，安装结束启动LM Studio进入用户界面。本地部署deepseek后如何训练使用，这是使用LM Studio的第一步。

12、加载模型，可自定义模型加载，自行获取不同版本模型下载到本地后，点LM Studio左上方文件夹图标选模型目录导入 ；也能通过搜索加载，在LM Studio设置里常规部分选中“Use LM Studio's Hugging Face”复选框，点左上方搜索图标搜deepseek找各种版本模型。本地部署deepseek后如何训练使用，模型加载方式多样。

13、了解模型参数规模区别，参数规模以B（Billion，十亿）表示 ，数值越高模型越复杂，理解和生成能力越强，但对系统性能要求越高，生成内容速度越慢 。1.5B适合体验尝鲜；7B适合普通内容创作及开发测试；8B更精细，适合对内容要求高的场景；14B适合专业及深度内容创作。本地部署deepseek后如何训练使用，按需求选参数规模。

14、点击LM Studio左上方对话框，顶部选要加载模型，开始前可在顶部模型处设上下文长度和GPU负载等 ，模型加载完就能用。本地部署deepseek后如何训练使用，加载好模型就迈向训练。

15、下载AnythingLLM ，在地址https://anythingllm.com/desktop下载，打开安装程序按提示点击“下一步”或“确定”完成安装 。本地部署deepseek后如何训练使用，这是数据投喂训练的重要工具安装。

16、配置AnythingLLM ，安装完打开，第一次打开按引导点右箭头下一步，将模型改成本地的并保存 ，下滑点击更新按钮完成配置。本地部署deepseek后如何训练使用，配置好才能有效投喂数据。

17、完成上述配置等更新完毕，模型就有相应知识储备 ，此时可询问与投喂数据相关问题验证，至此完成数据投喂训练。本地部署deepseek后如何训练使用，验证训练成果很必要。