【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署全攻略：从环境搭建到Web可视化及数据训练详细指南

内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek从零开始的本地部署流程，涵盖环境准备、硬件要求、Ollama框架安装、DeepSeek模型部署、Web可视化配置以及数据投喂与模型训练六个方面。硬件配置方面，根据不同的模型参数，提供了基础、进阶和专业三种配置建议。软件依赖包括特定版本的操作系统、Python和Git。Ollama框架的安装步骤详尽，包括Windows系统的具体操作和验证方法。模型部署部分，针对不同显存大小推荐了合适的模型版本，并给出命令行部署指令。Web可视化配置既可以通过简单的Page Assist插件实现，也可以采用Open-WebUI进行高级部署。最后，文档还讲解了数据投喂与模型训练的方法，提供了模型管理命令和常见问题解决方案。 适合人群：对深度学习模型本地部署感兴趣的开发者，尤其是有一定Linux命令行基础、对深度学习框架有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①希望在本地环境中搭建DeepSeek模型并进行交互测试的研发人员；②需要将DeepSeek模型应用于特定业务场景，如文本处理、数据分析等领域的工程师；③希望通过Web可视化界面更直观地操作和监控模型运行状态的用户； 阅读建议：由于涉及到较多的命令行操作和环境配置，建议读者在阅读时准备好实验环境，边学边练，同时参考提供的命令和配置示例进行实际操作，遇到问题可以查阅文档中的常见问题解答部分。