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
- 访问 Python 官方网站下载最新版 Python 3.x 安装包。
- 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。
- 在安装向导中,选择 “Add Python 3.x to PATH”。
- 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
- 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。
- 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
- 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
- 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
- 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:
- 确保已正确安装并配置好 Docker 环境。
- 下载官方提供的 Gemini 模型镜像文件。
- 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。