如何在本地運行DeepSeek AI以保護您的隱私 - 兩種簡單的方法

3. 安裝 DeepSeek
4. 選擇並使用 DeepSeek
如何從 Linux 命令列本地安裝 DeepSeek
或者,您可以在 Linux 系統上執行 DeepSeek 的完整安裝。請注意,此方法對系統要求較高:
- CPU: 建議使用至少 12 核心的強大多核心處理器。
- GPU: 支援 CUDA 的 NVIDIA GPU 以獲得更好效能。若 Ollama 未偵測到 NVIDIA GPU,將自動切換至僅 CPU 模式。
- RAM: 至少 16 GB,建議 32 GB 或更多。
- 儲存: NVMe 儲存以提升運作速度。
- 作業系統: Ubuntu 或基於 Ubuntu 的發行版。
若您的系統符合這些要求且已安裝 Ollama,您可以使用以下命令運行 DeepSeek R1 模型:
ollama run deepseek-r1:8b若您尚未安裝 Ollama,可使用以下命令進行安裝:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh在安裝過程中,系統將要求您輸入用戶密碼。
您可以運行多個 DeepSeek 版本,包括:
- ollama run deepseek-r1 - 預設 8B 版本
- ollama run deepseek-r1:1.5b - 最小模型
- ollama run deepseek-r1:7b - 7B 版本
- ollama run deepseek-r1:14b - 14B 版本
- ollama run deepseek-r1:32b - 32B 版本
- ollama run deepseek-r1:70b - 最大且最先進的模型
命令執行完畢後,您將進入 Ollama 提示介面,準備使用您所選擇的模型。
無論使用哪種方法,您都將能存取 DeepSeek AI,讓您在本地機器上安全使用,保持您的查詢和資料隱私。
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Also das mit der lokalen Installation ist ja wirklich praktisch! Endlich muss man nicht mehr ständig Daten in die Cloud schicken. Aber mal ehrlich, wie viel Speicherplatz braucht so ein Modell eigentlich? Mein Laptop ist schon jetzt voll mit Fotos... 🤔
¡Qué interesante! No sabía que DeepSeek era una startup china con costes tan bajos. Me pregunto cómo logran desarrollar modelos tan efectivos con menos recursos que sus competidores estadounidenses. La opción de ejecución local es crucial para la privacidad de datos, especialmente para aquellos que trabajan con información sensible. ¿Alguien ya lo ha probado? Me encantaría conocer experiencias reales 🧐
DeepSeek running locally sounds cool, but I'm skeptical about the setup complexity. Has anyone tried it yet? 🤔

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