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在人工智能领域，DeepSeek 模型备受关注。当我们将 DeepSeek 部署到本地后，投喂数据是让其更好地为我们服务的关键一步。下面，就来详细介绍一下 DeepSeek 本地部署后如何投喂数据。 一、准备工作 安装 Ollama ：Ollama 是一个本地运行和管理大模型的工具。访问 Ollama 官网 https://ollama.com ，选择适合自己操作系统的版本进行下载安装。 部署 DeepSeek R1 模型 ：安装好 Ollama 后，打开命令行界面，访问 Ollama 官网的 “模型” 选项，找到 “DeepSeek R1”，根据电脑显存容量选择合适的模型版本，如 1.5b 版本等，然后复制对应的下载命令到命令行中执行，完成模型的下载和部署。 二、拉取 nomic-embed-text 模型 在命令行中输入 ollama pull nomic-embed-text，拉取 nomic-embed-text 模型。这个模型在数据投喂过程中用于文本嵌入，是实现数据检索和理解的重要工具。 三、安装和配置 AnythingLLM 下载安装 ：进入 AnythingLLM 官网 ，下载对应操作系统的安装包，按照提示完成安装。 配置模型 ：打开 AnythingLLM 软件，在设置的 LLM 首选项界面，提供商选择 Ollama，Ollama Model 选择前面下载的 DeepSeek-R1 系列模型;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”，然后保存更改。 工作区设置 ：点击 “工作区设置”，在聊天设置界面，工作区 LLM 提供者选择 “Ollama”，工作区聊天模型选择 “deepseek-r1” 模型，点击 “Update workspace agent”;在代理配置界面，同样选择 “Ollama” 和 “deepseek-r1” 模型，点击 “Update workspace agent”。 四、投喂数据 上传文件 ：在 AnythingLLM 的工作区界面，点击 “上传”，选择需要上传的文件，支持 PDF、Txt、Word、Excel、PPT 等常见文档格式，勾选上传的文件后，点击 “Move to Workspace”。 保存嵌入 ：点击 “Save and Embed”，等待数据文件上传并嵌入到 DeepSeek 的知识库中。 五、验证投喂结果 投喂完成后，就可以向 DeepSeek 提问与投喂数据相关的内容，来验证其是否已经理解和记忆了这些信息。例如，如果你投喂了关于某公司业务的文档，就可以询问相关问题，看 DeepSeek 是否能准确回答。 通过以上步骤，你就可以成功地将数据投喂给本地部署的 DeepSeek 模型，让它更好地满足你的个性化需求。在操作过程中，如果遇到问题，如下载速度慢、模型加载失败、运行速度慢等，可以尝试修改配置文件、检查模型文件格式、安装最新的 CUDA 驱动等方法来解决。 |
