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。

《太阳能-风能-混合动力-植物-使用模拟链接-matlab 进行仿真》（毕业设计，源码，部署教程）在本地部署即可运行。功能完善、界面美观、操作简单，具有很高的实用价值，适合相关专业毕设或课程设计使用。 MATLAB作为一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理等领域。在新能源技术领域，MATLAB提供了强大的仿真和分析工具，特别是在太阳能、风能等可再生能源系统的建模与仿真方面，具有独特的优势。通过对太阳能和风能混合动力系统的仿真研究，可以优化系统设计，提高能源转换效率，减少对传统能源的依赖。 本项目《太阳能-风能-混合动力-植物-使用模拟链接-matlab 进行仿真》主要针对太阳能和风能的混合动力植物进行仿真分析。混合动力植物指的是结合了太阳能光伏系统和风力发电机的发电系统，该系统能够更加稳定地输出电能，因为它能够有效弥补单一能源在不同时段的发电不稳定性和不足。MATLAB/Simulink是进行此类系统仿真的理想工具，它能够通过图形化界面方便地搭建系统模型，并进行动态模拟。 项目中包含的源码涵盖了太阳能和风能发电系统的建模、控制策略的设计、以及整个系统的动态仿真。源码的编写遵循模块化和参数化的原则，使得用户能够根据实际情况调整模型参数，从而得到更符合实际应用的仿真结果。用户界面的美观和操作的简便性，大大降低了仿真软件的使用门槛，使得非专业人士也能通过本项目进行相关研究和学习。 此外，项目还提供了详细的部署教程，即使是对MATLAB和Simulink不太熟悉的用户，也能够通过教程的指导，一步步地在本地计算机上部署和运行仿真项目。部署教程中不仅包括了软件环境的配置和源码的编译安装，还可能包括了仿真模型的加载、参数设置、结果分析等操作步骤的讲解。 本项目不仅提供了一个功能完善、界面友好的太阳能-风能混合动力植物的仿真平台，还通过详尽的教程降低了用户的使用难度，具有很高的实用价值，适用于相关专业的毕业设计或者课程设计使用。

DeepSeek本地部署教程涵盖了如何在本地环境中安装和配置DeepSeek模型，以及构建知识库和应用。DeepSeek是一个具备强推理能力和多种量化蒸馏模型选择的本地化部署工具，旨在通过开源社区支持和兼容多种开源框架来加速科研进展和提升工作流智能化。教程分为四个主要部分，分别介绍DeepSeek的简单介绍与使用、本地部署步骤、本地知识库搭建方法和实际应用场景。 一、DeepSeek模型简介 DeepSeek R1模型具有强大的本地化推理能力，支持多轮对话并确保用户体验的连贯性和高效性。同时，它提供开源支持和隐私保护机制，能够有效避免敏感信息泄露。此外，DeepSeek支持多种量化模型，包括但不限于8B、32B、70B，直至官方满配版本671B。用户可以根据实际需求和硬件条件选择合适的模型。 二、本地部署步骤 DeepSeek支持在Windows、Linux和mac操作系统上部署。用户需要下载包含所有必要依赖项和配置文件的本地部署包，并进行简单配置以满足软件要求。为了确保数据隐私安全，用户还应设置防火墙，以禁止不必要的网络通信。 三、本地知识库搭建 知识库的搭建是实现DeepSeek本地部署的关键。这包括数据的收集、整理和预处理，以便在本地环境中有效地运行模型。通过构建本地知识库，用户可以实现对数据的快速访问和处理，而不必担心数据安全和隐私问题。 四、实际应用场景 DeepSeek在科研数据分析方面展现出了巨大的潜力，它通过高效的处理和分析复杂数据来加速科研进展。此外，DeepSeek可以集成到自动化工作流中，显著提升流程智能化水平，并支持各种功能，如日常答疑解惑、信息收集和总结、策划分析等。DeepSeek还可以作为外挂大脑使用，在需要时提供即时的智能辅助。 总体来说，DeepSeek的本地部署教程通过详细的步骤和应用案例，为用户提供了在本地环境中部署和使用大型模型的全面指导，使其能够快速开始并扩展他们对知识处理和自动化任务的需求。

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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