在当今人工智能技术飞速发展的时代，大语言模型的应用越来越广泛。DeepSeek - R1 作为一款强大的语言模型，能够为用户提供丰富的知识和智能交互体验。Ollama 是一个方便在本地运行大型语言模型的工具，它允许用户在本地设备上部署和使用模型，无需依赖云端服务，这不仅增强了数据隐私性，还能避免网络延迟带来的影响。本指南将详细介绍在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的具体步骤。 我们需要了解硬件要求。建议使用性能较强的多核处理器，如英特尔酷睿 i7 或更高版本，或者 AMD Ryzen 7 及以上系列。多核 CPU 能够提供足够的计算能力来处理模型的推理任务，提高响应速度。如果有 NVIDIA GPU 会更好，特别是具有 CUDA 支持的显卡，如 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更高端的型号。GPU 可以显著加速模型的推理过程，提升性能。至少需要 16GB 以上的内存，最好是 32GB 或更多。因为 DeepSeek - R1 模型在运行时会占用大量内存，足够的内存可以确保模型的稳定运行。准备至少 20GB 以上的可用磁盘空间，用于存储模型文件和相关数据。建议使用固态硬盘（SSD），其读写速度远高于机械硬盘，能够加快模型的加载和运行速度。 软件要求包括确保你的 Windows 11 系统已经更新到最新版本，以保证系统的稳定性和兼容性。从 Ollama 官方网站下载适用于 Windows 的安装包。下载完成后，双击安装包，按照安装向导的提示完成安装。安装过程中可以选择默认的安装路径，也可以根据自己的需求进行自定义设置。 接下来，我们需要启动 Ollama 服务。安装完成后，打开命令提示符（CMD）或 PowerShell。在命令行中输入以下命令启动 Ollama 服务：ollama serve。启动成功后，你会看到一些提示信息，表明 Ollama 服务已经开始运行。此时，Ollama 会在本地监听端口11434，等待用户的请求。 然后，我们需要从 Ollama 的模型库中拉取 DeepSeek - R1 模型。在启动 Ollama 服务的命令行窗口中，输入以下命令：ollama pull deepseek - r1。这个过程可能需要一些时间，具体取决于你的网络速度。拉取过程中，Ollama 会从模型库中下载 DeepSeek -R1 模型的文件，并将其存储在本地的模型目录中。在下载过程中，你可以看到下载进度的提示信息。 为了确保模型已经成功下载到本地，可以使用以下命令查看本地已有的模型列表：ollama list。在输出结果中，如果能够看到 “deepseek - r1” 模型，说明模型已经成功拉取到本地。 当模型成功拉取后，就可以使用以下命令来运行 DeepSeek - R1 模型，并向其发送提示信息进行交互：ollama run deepseek - r1 "你想要询问的内容"。模型会根据你输入的提示信息进行分析和处理，并返回相应的回答。等待片刻后，你将在命令行中看到DeepSeek - R1 模型给出的回答。 此外，还可以通过 REST API 与 DeepSeek - R1 模型进行交互。以下是一个使用 Python 的示例代码：import requests data = { "model": "deepseek - r1", "prompt": "介绍一下北京的旅游景点" } response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json=data) print(response.json()["response"])。将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 test.py），然后在命令行中运行 python test.py，就可以通过REST API 向 DeepSeek - R1 模型发送请求并获取响应。 Ollama 还允许用户通过 Modelfile 自定义模型的参数。具体操作可以参考相关的文档和教程。 以上就是在 Windows 11 系统上使用 Ollama 本地部署 DeepSeek - R1 的详细步骤。希望这份指南能帮助你顺利完成部署，并体验到 DeepSeek - R1 模型带来的智能交互乐趣。

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Axure9不再⽀持SVN，只能通过AxureCloud进⾏团队协作，众所周知，因为国内没有服 务器，所以速度慢的令⼈发指，本⽂指导如何在公司内⽹或者服务器私有化部署 AxureCloud Windows Server 2008 R2及以上（或使⽤win7以上） .NET Framework 4.7.2 MySQL 5.7 及以上 注意：没有服务器也可以公司内⽹找⼀台不⽤的win7以上电脑，但 这样⽣成的链接⽆法分享到外⽹（内⽹穿透的话，好像Axure签⼊签 出会有点问题） 系统要求 AxureCloud的系统要求相当低： 2 Ghz CPU （推荐 2 核） 2 GB 内存（推荐 4GB 安装部署说明：http://t.csdn.cn/hYJja

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phpwind是一个比较成熟的论坛框架，网上都有如何在远程空间中部署phpwind，但很少有在本地部署操作介绍的，本地搭建PHPWIND论坛在我的博客中有写，这里我将会用到的所有包打成完整包上传为附件，帮助大家简单方便的在本地部署phpwind，并可以结合自己的项目工程将环境嵌入。

1.本插件需一台电脑或者服务器做验证码识别（WIN10、11、2012、2016、2019系统均可）。 2.本插件已经将所有环境都封包完整了，生成了启动程序.exe文件，双击直接开启服务，不用配置环境。 2.插件是以web服务的形式存在，开启服务后会开放一个API供脚本和软件调用，可部署于局域网、互联网等各种网络环境，也可以离线运行。 3.基于深度学习识别模型进行的web封装，对英文数字混合型验证码的识别率很不错。 4.几乎所有语言都能调用，将需要识别的验证码图片进行BASE64编码后POST给插件开放的服务即可，压缩包内涵详细使用说明，程序新手也能轻松看懂。 5.不会用找我 我帮忙调通。

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