创建自己专属DeepSeek实现大模型 全过程!!!(超详细教程)

创建自己专属DeepSeek实现大模型 全过程!!!(超详细教程)
🌟实现DeepSeek大模型的探索之旅🚀

Hey小伙伴们,今天我们来聊聊一个超燃的话题——用Java实现DeepSeek大模型!🔥
📚背景介绍


        DeepSeek是一个高性能的深度学习模型,通常用于处理复杂的搜索和推荐任务。它基于深度学习算法,能够高效地从大量数据中提取关键信息,并生成精准的搜索结果或推荐内容。虽然DeepSeek的原生实现可能依赖于Python和深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch),但用Java来实现其关键逻辑和数据处理部分同样充满挑战和乐趣!🎉

目录

一、部署本地 DeepSeek 模型(核心步骤)

1.1 安装 Ollama(模型管理工具)

1.2 Ollama安装步骤 

1.3 下载 DeepSeek-R1 模型

1.4 验证安装

二、Java调用

2.1 Java代码

2.2 调用结果


一、部署本地 DeepSeek 模型(核心步骤)

1.1 安装 Ollama(模型管理工具)

OllamaWindows安装包OllamaSetup0.1.46.zip资源-ZEEKLOG文库

Ollama安装包(Window版本)0.5.7版本资源-ZEEKLOG文库

点击上方链接跳转到Ollama下载页面

1.2 Ollama安装步骤 

Ollama安装超详细过程,一看就会!Ollama来帮你!-ZEEKLOG博客

1.3 下载 DeepSeek-R1 模型

命令(选择适合配置的版本):
ollama run deepseek-r1:1.5b # 基础版(适合8GB内存) ollama run deepseek-r1:7b # 标准版(需16GB内存) ollama run deepseek-r1:14b # 高性能版(需24GB+显存)
根据自己电脑配置下载对应版本!!! 
场景CPU内存显卡显存适用模型版本
基础测试i5 10 代 +8GB集成显卡1.5B
开发调试i7/R5 5600X+16GBRTX 3060(8GB)7B
生产环境至强 / 线程撕裂者64GB+A100(40GB)14B / 定制版本
下载过程 :

该过程很慢…… 

该过程很慢…… 

安装完成截图…… 

1.4 验证安装

浏览器访问:http://localhost:11434,若显示 Ollama 运行状态,则部署成功 

二、Java调用

2.1 Java代码

Java实现调用Deepseek-R1.1.5b大模型(超详细教程,附代码)_r1模型的71b是最大的吗-ZEEKLOG博客https://blog.ZEEKLOG.net/Z0412_J0103/article/details/146008791?spm=1001.2014.3001.5502

2.2 调用结果

🔥总结
        虽然用实现DeepSeek大模型具有一定的挑战,但通过合理的架构设计和性能优化,完全可以实现高效、稳定的深度学习服务。这个过程不仅能提升你的Java编程能力,还能让你更深入地理解深度学习模型的原理和实现。💪

上一篇文章:Java实现调用Deepseek-R1.1.5b大模型(超详细教程,附代码)-ZEEKLOG博客https://blog.ZEEKLOG.net/Z0412_J0103/article/details/145931908下一篇文章: 

Read more

Linux命名管道(FIFO)通信:从原理到实操,一文搞懂跨进程通信

Linux命名管道(FIFO)通信:从原理到实操,一文搞懂跨进程通信

🔥个人主页:Cx330🌸 ❄️个人专栏:《C语言》《LeetCode刷题集》《数据结构-初阶》《C++知识分享》 《优选算法指南-必刷经典100题》《Linux操作系统》:从入门到入魔 《Git深度解析》:版本管理实战全解 🌟心向往之行必能至 🎥Cx330🌸的简介: 目录 前言: 一、先搞懂:命名管道(FIFO)是什么? 1. 命名管道的本质 2. 命名管道的核心特点 3. 命名管道与匿名管道的对比 二. 命名管道的创建方式 2.1 命令行创建(mkfifo 命令) 2.2 代码创建(mkfifo 函数) 2.3 命名管道的打开规则 三、实操实现:手搓命名管道通信 3.1 前置准备(

By Ne0inhk
Flutter 组件 injectfy 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:逻辑注入矩阵,构建跨模块解耦与动态依赖管理架构

Flutter 组件 injectfy 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:逻辑注入矩阵,构建跨模块解耦与动态依赖管理架构

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 injectfy 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:逻辑注入矩阵,构建跨模块解耦与动态依赖管理架构 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态迈向超大规模应用拆分、涉及数百个独立 Feature 模块与底层硬件服务深度解耦的背景下,如何实现灵活的“控制反转(IoC)”与“依赖注入(DI)”,已成为决定应用架构可维护性的“生命线”。在鸿蒙设备这类强调模块化挂载与 HAP/HSP 动态分发的环境下,如果应用内部的组件实例依然采用强耦合的硬编码初始化,由于由于各模块间复杂的循环依赖,极易由于由于初始化顺序错乱导致应用在流转拉起时的崩溃。 我们需要一种能够实现零成本解耦、支持单例(Singleton)与工厂(Factory)模式且具备极简注册语义的依赖注入框架。 injectfy 为 Flutter 开发者引入了轻量级的对象容器管理方案。它不仅支持对底层 Service 的全局托管,更提供了灵活的注入探测机制。在适配到鸿蒙

By Ne0inhk
一文通透OpenVLA——在Prismatic VLM(SigLIP、DinoV2、Llama 2)的架构上:基于“下一个token预测技术”预测离散化动作

一文通透OpenVLA——在Prismatic VLM(SigLIP、DinoV2、Llama 2)的架构上:基于“下一个token预测技术”预测离散化动作

前言 当对机器人动作策略的预测越来越成熟稳定之后(比如ACT、比如扩散策略diffusion policy),为了让机器人可以拥有更好的泛化能力,比较典型的途径之一便是基于预训练过的大语言模型中的广泛知识,然后加一个policy head(当然,一开始背后的模型比较简单,比如有用LSTM或MLP——RoboFlamingo) 再之后,便出来了越来越多成熟稳定的专门的VLA模型,比如OpenVLA,再比如近期介绍过过的π0——用于通用机器人控制的VLA模型:一套框架控制7种机械臂(基于PaliGemma和流匹配的3B模型) 1. π0的意义在于,首次用同一套策略/算法操作不同机器人/机械臂,这种基于机器人大模型的「预训练-微调」模式,很快会越来越多(犹如此前大模型革命NLP 其次CV等各模态,目前到了robot领域),算是代表了通用机器人的核心发展方向 2. 且π0 比英伟达的HOVER早一点,当然,同时期的RDT GR2也有这个潜力的,期待这两 后续的更新 一个多月前(本文首发于25年1月),有朋友曾说,一个月内,π0 会开源来着,当时虽然觉得不太可能,但还是抱着期待,可还

By Ne0inhk