Gemini本地部署的步骤是什么

AI技术
小华
2025-06-22

Gemini 本地部署的步骤可能会因具体版本和需求有所不同,但以下是一个通用的指南,基于常见的本地化部署流程。请注意,这里提供的信息可能不完全适用于所有版本的Gemini,建议参考官方文档或相关教程以获取最准确的指导。

准备工作

  • 环境准备
  • 操作系统:Windows 10/11(64 位)
  • GPU:NVIDIA RTX 系统显卡8GB以上显存
  • 存储空间:100GB以上可用磁盘空间
  • 网络:稳定的互联网连接
  • 模型选择:根据硬件条件选择合适的DeepSeek模型版本。

安装 Python 和基础依赖

  1. 访问 Python 官方网站下载最新版 Python 3.x 安装包。
  2. 运行安装程序,选择 “Customize installation” 以检查要安装的组件,确保 pip 等工具被勾选。
  3. 在安装向导中,选择 “Add Python 3.x to PATH”。
  4. 安装完成后,打开“命令提示符”,执行命令 python --version 验证安装。

部署模型

  1. 安装Ollama
  • 访问 Ollama 官方下载页面,选择 Windows 版本下载安装包。
  • 下载完成后,运行安装程序按照提示完成安装。
  • 安装完毕后,打开命令行执行 ollama --version 验证安装。
  1. 下载DeepSeek模型
  • 在命令行运行以下命令获取模型(首次运行会自动下载):
ollama pull deepseek-r1:1.5b
  • 下载完成后,可运行 ollama list 命令查看本地可用模型列表。

启动推理服务

  1. 单轮对话模型:执行以下命令启动一个单轮没有历史对话记忆的模型:
ollama run deepseek-r1:1.5b
  1. 启动API服务:执行以下命令在本地启动一个Ollama服务,默认监听端口 11434,以提供 API 调用接口:
ollama serve
  1. 图形界面:访问网站下载并安装Cherry Studio,设置语言为英文。

使用 Docker 和 Docker-Compose 进行私有化部署:

  1. 确保已正确安装并配置好 Docker 环境。
  2. 下载官方提供的 Gemini 模型镜像文件。
  3. 创建相应的 docker-compose.yml 文件用于定义服务参数和服务之间的依赖关系。

例如:

version: '3'
services:
gemini-model:
image: gcr.io/path-to-gemini-image:latest
ports:
- "8080:80"
environment:
MODEL_NAME: "gemini-large"

完成以上步骤后,您就可以在本地环境中成功部署Gemini大模型了。请注意,具体的部署步骤可能会根据Gemini版本和具体需求有所不同,建议参考官方文档或相关教程以获取最准确的指导。

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