Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kādas ir darbības, lai iestatītu LM studiju DeepSeek


Kādas ir darbības, lai iestatītu LM studiju DeepSeek


Lai izveidotu LM studiju DeepSeek, izpildiet šīs darbības:

1. Lejupielādējiet un instalējiet LM Studio:
- Apmeklējiet vietni LM Studio un lejupielādējiet operētājsistēmas (Windows, MacOS vai Linux) atbilstošo versiju. Instalējiet to, ievērojot ekrāna instrukcijas.

2. Lejupielādējiet DeepSeek R1 modeli:
- Atveriet LM studiju un dodieties uz cilni Discover.
- Meklējiet "DeepSeek R1" un atlasiet versiju, kas ir saderīga ar jūsu sistēmu. Ja izmantojat Mac ar Apple procesoriem, izvēlieties MLX opciju; Windows vai Linux atlasiet opciju GGUF.

3. Ielādēt modeli:
- Pēc lejupielādes dodieties uz vietējo modeļu sadaļu LM Studio. Atlasiet DeepSeek R1 un noklikšķiniet uz Load, lai sagatavotu modeli lietošanai.

4. Sāciet vietējo serveri:
- LM Studio cilnē Izstrādātājs iespējot opciju Start Server. Tas uzsāks serveri, padarot DeepSeek pieejamu vietnē `http: // localhost: 1234`.

5. Integrēt ar Visual Studio Code (VSCODE):
- Atveriet VSCODE un instalējiet visus nepieciešamos paplašinājumus, kas ļauj integrēt ar vietējiem modeļiem.
- Piekļūstiet paplašinājuma iestatījumiem un iestatiet API pakalpojumu sniedzēju uz "LM Studio". Ievadiet `http: // localhost: 1234` kā bāzes URL, lai savienotu VSCODE ar vietējo DeepSeek modeli.

Veicot šīs darbības, jums vajadzētu būt iespējai veiksmīgi iestatīt LM studiju DeepSeek un sākt to izmantot savos projektos.

Atsauces:
[1.]
[2] https://www.youtube.com/watch?v=ajzocj9yzjm
[3] https://www.youtube.com/watch?v=8ohcu2fmhdm
[4] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1i9xwbr/r_learn_how_to_run_deepseekr1_locally_a_free/
[5] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1i6ggyh/got_deepseek_r1_running_locally_full_setup_guide/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42768072
[7] https://www.youtube.com/watch?v=51ayf_39sbu
[8] https://lmstudio.ai/blog/lmstudio-v0.3.7