deepchem 环境配置_deep packet inspection

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Deepseek如何部署到生产环境

1、搭建基础环境，要部署Deepseek，需先安装Ollama，它是轻量级AI模型运行框架，支持多个开源模型，用来运行Deepseek。

2、去Ollama官网下载安装包，macOS、Linux和Windows系统都能下载，按提示完成安装。Windows双击安装包，一路“Next”；Mac拖拽Ollama图标到Applications文件夹。

3、安装完成，打开终端（Windows按Win + R输入cmd，Mac直接打开Terminal），输入：ollama list ，若显示模型名称，说明Ollama安装成功，桌面还会出现羊驼图标。

4、安装Ollama注意，确保系统已更新，避免兼容性问题；关闭杀毒软件，防止拦截安装；保持网络畅通，下载可能需300MB以上数据。

5、下载部署Deepseek - R1，Deepseek提供多个参数版本，1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b，模型越大，对电脑内存、显卡等配置要求越高。

6、普通用户可选8B版本，适合日常对话、写作；高性能显卡用户（显存16GB以上），可选16B版本，体验更强大性能。

7、在Ollama官网找到Models，进入若没看到deepseek - r1模型，在搜索栏搜索。

8、复制安装命令，如：ollama run deepseek - r1:8b ，打开命令行（Windows用户按Win + R，输入cmd），粘贴并运行，模型自动下载安装。

9、首次运行，系统自动下载5GB左右模型文件，耐心等待，看到success，即部署完成，之后send a message，输入内容就能开始对话。

10、若喜欢类似ChatGPT的可视化界面，可安装Chatbox AI 。先访问Chatbox官网，下载对应系统安装包，按默认设置完成安装。

11、打开Chatbox，进入⚙️设置，在模型设置里选择：API类型为Ollama API ，模型名称选deepseek - r1:8b 。

12、点击检查连接，状态正常就能使用。还有进阶设置，温度值建议0.3 - 0.7，数值越低，AI回答越保守；最大生成长度建议2048 tokens，回答更丰富；开启连续对话模式，对话更连贯。

13、为优化交互和性能，关闭其他大型程序，避免占过多内存；复杂问题分步提问，提高模型理解力；用英文关键词，有时能提升响应速度；定期重启Ollama，释放内存，让AI保持最佳状态。

14、若想开启CPU多线程，可在config.yaml添加threads: 8（按CPU核心数设置）；启用内存交换，添加swap_space:4 （单位GB）。

15、硬件配置不同，响应速度和内存占用不同。i5 + 16GB（纯CPU），响应3 - 5秒/句 ，内存占用12GB；RTX3060 + 16GB ，响应0.8 - 1.2秒/句 ，内存占用8GB；服务器级CPU（32线程），响应1.5 - 2秒/句 ，内存占用14GB 。

16、实测启用--prefer_cpu参数可提升CPU利用率30%。

17、选择模型时，要根据自身硬件条件，如显存需求，1.5B通常4GB左右，推荐GTX 1050，命令ollama run deepseek - r1:1.5b 。

18、安装Ollama后，可修改环境变量，如OLLAMA_HOST设为0.0.0.0 ，将ollama服务应用到所有网络；OLLAMA_MODELS_PATH设置AI模型存放路径，避免模型下载到C盘占空间。

19、加载AI大模型，打开ollama官网找deepseek - r1，根据电脑配置选规格，复制命令在CMD命令窗口运行完成下载。按Ctrl + Z可回到上级，输入ollama list可查看已下载模型列表。

20、还可通过安装Cherry - Studio或AnythingLLM（二选一）实现更美观可视化交互，以AnythingLLM为例，官网下载安装，打开后点击“设置”修改变量参数，创建工作区就能可视化对话。