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DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI

2025-03-08 10

一、DeepSeek本地部署

**1、安装Ollama
**

首先我们需要安装Ollama,它可以在本地运行和管理大模型。

到Ollama官网 https://ollama.com,点击下载,然后选择适合自己系统的版本,这里选择Windows:

安装完成后,打开命令行界面并输入

ollama
1
如果屏幕上出现以下提示信息,那么恭喜你,Ollama 已经成功安装。

2、部署 DeepSeek R1 模型

首先,访问 Ollama 官网并点击页面顶部的「模型」(Models)选项,接着在列表中找到并点击「DeepSeek R1」:

在模型详情页面,根据我们计算机的显存容量选择合适的模型版本:

例如,我的电脑运行的是 Windows系统,拥有 4GB 的显存,因此我选择了1.5b 版本的模型。点击 1.5b 版本,页面右侧将显示下载指令:

将此下载命令复制并粘贴到命令行中执行开始下载:

待命令执行完毕,就可以通过命令行与DeepSeek大模型进行交互了:

但是在命令行窗口下对话,还是太抽象,我们需要一个美观的图文交互界面。

二、WebUI可视化

WebUI可视化选择直接在浏览器安装Page Assist插件的方式来实现。

Page Assist是本地 AI 模型的 Web UI,可以使用本地运行的 AI 模型来辅助进行网络浏览,利用本地运行的AI模型,在浏览网页时进行交互,或者作为本地AI模型提供者(如Ollama、Chrome AI等)的网页界面。

仓库地址:https://github.com/n4ze3m/page-assist

当前功能:

– 各类任务的侧边栏

– 支持视觉模型

– 本地AI模型的简约网页界面

– 网络搜索功能

– 在侧边栏与PDF进行对话

– 与文档对话(支持pdf、csv、txt、md、docx格式)

要把DeepSeek可视化,首先在扩展中的管理扩展页面,搜索找到Page Assist

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图

然后点击获取Page Assist

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图1

获取完成后,就可以在扩展中看到PageAssist插件,点击对应的插件就可以直接使用。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图2

进入插件后,选择我们上面下载好的deepseek模型,然后就可以跟DeepSeek进行可视化对话了,如果需要获取最新的数据,需要打开下方的联网开关。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图3

到这里,DeepSeek的WebUI可视化就完成了。

三、数据投喂训练AI

三、数据投喂训练AI

实现数据投喂训练AI,需要下载nomic-embed-text和安装AnythingLLM。

下载nomic-embed-text:

在终端输入ollama pull nomic-embed-text回车下载nomic-embed-text嵌入式模型(后面做数据投喂会用到)。

安装AnythingLLM:

进入官网,选择对应系统版本的安装包进行下载

选择【所有用户】点击下一步。

修改路径地址中的首字符C可更改安装位置,本例安装到F盘,点击下一步。

点击完成。

软件打开后,点击【Get started】。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图4

点击箭头,进行下一步。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图5

输入工作区名称,点击下一步箭头。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图6

点击【设置】,里面可以设置模型、界面显示语言等。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图7

若软件显示英文,可在Customization外观定制里面选择Chinese即可。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图8

AnythingLLM设置

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图9

在软件设置里面,LLM首选项界面,提供商选择Ollama,Ollama Model选择你前面下载的DeepSeek-R1系列模型1.5b~671b,然后点击Save changes。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图10

在Embedder首选项界面,嵌入引擎提供商选择Ollama,Ollama Embedding Mode选择【nomic-embed-text】,然后点击保存更改。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图11

①点击【工作区设置】,②点击聊天设置,③工作区LLM提供者选择【Ollama】,④工作区聊天模型选择【deepseek-r1】模型,⑤然后点击【Update workspace agent】。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图12

代理配置界面,工作区代理LLM提供商选择【Ollama】,工作区代理模型选择【deepseek-r1】,然后点击【Update workspace agent】。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图13

最后就是数据投喂训练AI:

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图14

在工作区界面,点击【上传】。

❶点击upload选择需要上传的文件(支持PDF、Txt、Word、Excel、PPT等常见文档格式)。❷勾选上传的文件,❸点击【Move to Workspace】。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图15

点击【Save and Embed】。

没有投喂数据之前,输入正点原子公司名称是什么?AI是回答不了的,投喂后能够准确回答出来。

DeepSeek本地部署WebUI可视化数据投喂训练AI插图16

到这里数据投喂训练AI就完成啦,有需求的完全可以自己搭建一个智能知识库出来。

最后,本地部署和在线使用各有利弊,本地对GPU配置要求较高,但运行稳定,不受网速影响,还可以训练自己专属的大模型。有需要的小伙伴可以体验一下~

原文链接:https://blog.csdn.net/toooooop8/article/details/145774182?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522acba892144049f4095800713bd57f1af%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=acba892144049f4095800713bd57f1af&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-3-145774182-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E5%91%BD%E4%BB%A4

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