deepseek接入笔记本（deepwiser怎么连接）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、DeepSeek电脑本地部署硬件配置要求是什么-PC本地部署不同版本硬件配置要...
• 2、在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma
• 3、DeepSeek这么火,有什么可以本地部署DeepSeek模型的笔记本吗?

DeepSeek电脑本地部署硬件配置要求是什么-PC本地部署不同版本硬件配置要...

1、DeepSeek电脑本地部署硬件配置要求如下：版本7b 硬盘占用：7GB。该版本对硬盘空间的需求相对较小，适合硬盘空间有限的用户。显卡推荐：NVIDIA 1060及以上。这意味着即使是配备中低端显卡的电脑也能满足该版本的运行需求。建议：即使配置较低的笔记本电脑也能运行此版本，适合对硬件要求不高的用户。

2、内存：建议至少配备64GB DDR4 RAM。充足的内存可以确保系统在运行DeepSeek时流畅不卡顿，避免因内存不足导致的运行速度下降或程序崩溃。存储：推荐使用SSD硬盘，并且容量至少为500GB。SSD硬盘读写速度快，能大幅缩短模型加载时间和数据读取时间。

3、本地部署DeepSeek的配置要求包括高性能的处理器、充足的内存、快速的系统盘、足够的存储空间以及具有强大计算能力的显卡。处理器：建议选择高性能的服务器级处理器，如Intel Xeon系列或AMD EPYC系列。这些处理器能够满足DeepSeek对数据处理的高要求，保障模型的流畅运行。

在笔记本电脑上,5步轻松使用Google最新开源的轻量级模型Gemma

1、通过简单几步deepseek接入笔记本，就能在本机轻松使用Gemma。首先，下载安装Ollama，它支持Mac上直接下载和运行软件包。接着，通过终端命令下载Gemma 7B模型，下载过程需要一定时间，大约2GB。下载完毕后，使用命令与模型交互。例如，将本文第一段翻译为英文，Gemma的响应速度很快，译文比较直接。

2、步骤 5deepseek接入笔记本：使用 Gemma 7B LLM Gemma 是 Google 开发的 4 个新 LLM 模型系列，可用于构建 RAG 应用程序。初始化模型，并与向量存储和 LLM 一起使用，生成答案。步骤 6deepseek接入笔记本：从 RAG 应用程序查询答案 使用向量存储和 LLM 生成答案。

3、令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、Flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

4、Gemma模型的推理代码示例要求使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template。资源消耗需注意，微调和微调后的推理过程需要充足计算资源。使用SWIFT进行微调，魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。微调代码开源，使用hc3-zh分类数据集进行任务判断数据样本的回答来自human还是chatgpt。

5、谷歌开源发布Gemini系列大模型，全面对外开放，主打开源和轻量级特性，性能超越开源标杆Llama 2。提供2B和7B两个版本，支持预训练和指令微调，可在Kaggle、Colab Notebook、Google Cloud中访问。支持JAX、PyTorch和TensorFlow进行推理和监督式微调，兼容多种开发需求和环境。

6、现在都可以使用Ollama框架，在本地轻松运行大型语言模型。Gemma模型，无论参数大小，都能在deepseek接入笔记本你的设备上顺畅运行。

DeepSeek这么火,有什么可以本地部署DeepSeek模型的笔记本吗?

要在本地部署DeepSeek，deepseek接入笔记本你需要遵循一系列步骤来配置环境和安装软件。首先，确保deepseek接入笔记本你deepseek接入笔记本的本地环境满足DeepSeekdeepseek接入笔记本的运行要求，包括操作系统、内存和处理器等。接下来，从DeepSeekdeepseek接入笔记本的官方网站或可信的软件仓库中下载最新的安装包。安装过程中，你可能需要配置一些参数，如数据库连接信息、端口号等。

完成以上步骤后，你就可以在本地电脑上与DeepSeek进行对话了。请注意，整个部署过程需要一定的技术基础，如果你在执行过程中遇到任何问题，建议查阅相关教程或寻求专业人士的帮助。此外，DeepSeek模型的运行效果和速度会受到电脑配置的影响。如果你的电脑配置较高，那么模型的运行效果和速度可能会更好。

还需要安装CUDA和cuDNN库，并确保它们的版本与深度学习框架相兼容。总的来说，本地部署DeepSeek需要根据模型规模和具体需求来选择合适的电脑配置。对于较大规模的模型或专业开发需求，可能需要更高端的硬件配置和软件支持。而对于一般用户或初学者，较低配置的电脑也可以尝试运行较小规模的DeepSeek模型。

如果你追求高性能体验，那么可以选择NVIDIA RTX 3090 24GB或AMD RX 7900 XTX 24GB显卡，64GB内存，以及200GB的NVMe SSD存储空间。这样的配置几乎可以应对任何DeepSeek相关的任务，无论是规模还是速度都能达到较高水准。