Lm studio本地部署DeepSeek

為什么用Lm studio

  1. Ollama官網下載過慢或失敗（Lm默認下載源無法下載，但可以更換下載源）
  2. Ollama默認安裝至C盤
  3. 一部分Nivida顯卡無法吃滿顯存資源
  4. 一部分AMD顯卡替換rocm文件后無法啟動

Lm studio安裝?

官網下載：LM Studio - Discover, download, and run local LLMs

?修改模型存儲路徑

更換下載源

安裝后不用梯子默認是下載模型的，需要剛換下載源

找到安裝目錄下的兩個文件：

resources\app\.webpack\renderer\main_window.js

resources\app\.webpack\renderer\main_window.js

打開文件將https://huggingface.co 替換為?HF-Mirror

重啟軟件后便可以下載模型了

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/web/70555.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/web/70555.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/web/70555.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！

相關文章

基于Qlearning強化學習的2DoF機械臂運動控制系統matlab仿真

基于Qlearning強化學習的2DoF機械臂運動控制系統matlab仿真

目錄 1.算法仿真效果 2.算法涉及理論知識概要 2.1 2DoF機械臂運動學模型 2.2 Q-learning強化學習算法原理 3.MATLAB核心程序 4.完整算法代碼文件獲得 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真結果如下（完整代碼運行后無水印）： 仿真操作步驟可參…
閱讀更多...
Unity貼圖與模型相關知識

Unity貼圖與模型相關知識

一、貼圖 1.貼圖的類型與形狀 貼圖類型 貼圖形狀 2.在Unity中可使用一張普通貼圖來生成對應的法線貼圖（但并不規范） 復制一張該貼圖將復制后的貼圖類型改為Normal Map 3.貼圖的sRGB與Alpha sRGB：勾選此選項代表此貼圖存儲于Gamma空間中…
閱讀更多...
快速上手 Unstructured：安裝、Docker部署及PDF文檔解析示例

快速上手 Unstructured：安裝、Docker部署及PDF文檔解析示例

1. 核心概念 1.1 Unstructured簡介 Unstructured 是一個強大的 Python 庫，專注于從非結構化數據中提取和預處理文本信息，廣泛應用于 PDF、Word 文檔、HTML 等多種格式的文件處理。其核心功能包括分區、清理、暫存和分塊，能夠將復雜的非結構化文檔轉換為結構化輸出，為后續…
閱讀更多...
pyecharts介紹

pyecharts介紹

文章目錄 介紹安裝pyecharts基本使用全局配置選項 折線圖相關配置地圖模塊使用柱狀圖使用 介紹 echarts慮是個由百度開源的數據可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可，而Pyhon是門富有表達力的語言&a…
閱讀更多...
Fisher信息矩陣與Hessian矩陣：區別與聯系全解析

Fisher信息矩陣與Hessian矩陣：區別與聯系全解析

Fisher信息矩陣與Hessian矩陣：區別與聯系全解析 在統計學和機器學習中，Fisher信息矩陣（FIM）和Hessian矩陣是兩個經常出現的概念，它們都與“二階信息”有關，常用來描述函數的曲率或參數的敏感性。你可能聽說…
閱讀更多...
python與C系列語言的差異總結（1）

python與C系列語言的差異總結（1）

/ 表示浮點除法 // 表示整數除法 print(8/3)print(8//3)布爾型 False/True 首字母大寫 整數的大小是沒有限制的，會根據需要自動增長，僅受限于可用內存的大小。 m**n表示m的n次方 x 4.3 ** 2.4print(x)print(3.5e30 * 2.77e45)print(1000000001.0 *…
閱讀更多...
Python selenium 庫

Python selenium 庫

Selenium 是一個用于自動化 Web 瀏覽器操作的強大工具，廣泛應用于 Web 應用程序測試、網頁數據抓取和任務自動化等場景。 Selenium 為各種編程語言提供了 API，用作測試。 目前的官方 API 文檔有 C#、JavaScript、Java、Python、Ruby。 安裝 Selenium 和…
閱讀更多...
vllm部署LLM（qwen2.5，llama，deepseek）

vllm部署LLM（qwen2.5，llama，deepseek）

目錄 環境 qwen2.5-1.5b-instruct 模型下載 vllm 安裝 驗證安裝 vllm 啟動 查看當前模型列表 OpenAI Completions API（文本生成） OpenAI Chat Completions API（chat 對話） vllm 進程查看，kill llama3 deep…
閱讀更多...
Python NumPy庫使用指南：從入門到精通

Python NumPy庫使用指南：從入門到精通

1. 引言 NumPy（Numerical Python）是 Python 中用于科學計算的核心庫之一。它提供了強大的多維數組對象（ndarray），以及一系列高效的數學函數，能夠輕松處理大規模的數值數據。NumPy 是許多其他科學計算庫（如 Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等）的基礎。 本文將詳細介…
閱讀更多...
15.2 智能銷售顧問系統技術架構解密：構建企業級知識驅動型對話引擎

15.2 智能銷售顧問系統技術架構解密：構建企業級知識驅動型對話引擎

智能銷售顧問系統技術架構解密：構建企業級知識驅動型對話引擎 關鍵詞：RAG 架構設計、銷售知識庫系統、LoRA 微調優化、多模態交互引擎、高并發服務部署 1. 系統技術架構全景解析 1.1 核心架構設計圖 #mermaid-svg-UBkTgaR5lf5WfGMa {font-family:"trebuchet ms",…
閱讀更多...
用PyTorch從零構建 DeepSeek R1：模型架構和分步訓練詳解

用PyTorch從零構建 DeepSeek R1：模型架構和分步訓練詳解

DeepSeek R1 的完整訓練流程核心在于，在其基礎模型 DeepSeek V3 之上，運用了多種強化學習策略。 本文將從一個可本地運行的基礎模型起步，并參照其技術報告，完全從零開始構建 DeepSeek R1，理論結合實踐，逐步…
閱讀更多...
爬蟲基礎入門之爬取豆瓣電影Top250-Re正則的使用

爬蟲基礎入門之爬取豆瓣電影Top250-Re正則的使用

網址:豆瓣電影 Top 250 本案例所需要的模塊 requests (用于發送HTTP請求)re (用于字符串匹配和操作) 確定需要爬取的數據 ： 電影的名稱電影的年份電影的評分電影評論人數 一. 發送請求 模擬瀏覽器向服務器發送請求 準備工作 -分析頁面: F12 or 右擊點擊檢查 查看…
閱讀更多...
力扣hot100——島嶼數量 島嶼問題經典dfs總結

力扣hot100——島嶼數量 島嶼問題經典dfs總結

給你一個由 1（陸地）和 0（水）組成的的二維網格，請你計算網格中島嶼的數量。 島嶼總是被水包圍，并且每座島嶼只能由水平方向和/或豎直方向上相鄰的陸地連接形成。 此外，你可以假設該網格的四條邊…
閱讀更多...
FPGA DSP：Vivado 中帶有 DDS 的 FIR 濾波器

FPGA DSP：Vivado 中帶有 DDS 的 FIR 濾波器

本文使用 DDS 生成三個信號，并在 Vivado 中實現低通濾波器。低通濾波器將濾除相關信號。 介紹 用DDS生成三個信號，并在Vivado中實現低通濾波器。低通濾波器將濾除較快的信號。 本文分為幾個主要部分： 信號生成：展示如何使用DDS&am…
閱讀更多...
MessageAuthenticator

MessageAuthenticator

MessageAuthenticator https://coova.github.io/JRadius/ https://coova.github.io/JRadius/ import org.tinyradius.packet.RadiusPacket; import org.tinyradius.util.RadiusUtil; import java.nio.charset.StandardCharsets;public class RadiusAuthUtils {/*** 生成 RADI…
閱讀更多...
Spring Boot嵌入式服務器深度解析：從配置到調優的全方位指南

Spring Boot嵌入式服務器深度解析：從配置到調優的全方位指南

文章目錄 引言一、嵌入式服務器核心原理1.1 架構設計特點1.2 主流服務器對比 二、嵌入式服務器配置實戰2.1 基礎配置模板2.2 HTTPS安全配置 三、高級調優策略3.1 線程池優化（Tomcat示例）3.2 響應壓縮配置3.3 訪問日志配置 四、服務器切換實戰4.1 切換至U…
閱讀更多...
基于CentOS7安裝kubesphere和Kubernetes并接入外部ES收集日志

基于CentOS7安裝kubesphere和Kubernetes并接入外部ES收集日志

一、修改所有節點主機名 主節點就修改成master hostnamectl set-hostname master 然后輸入bash刷新當前主機名 工作節點1就修改成node1 hostnamectl set-hostname node1 然后輸入bash刷新當前主機名 二、全部節點安裝依賴并同步時間 yum -y install socat conntrack ebta…
閱讀更多...
探索與Cursor協作創建一個完整的前后端分離的項目的最佳實踐

探索與Cursor協作創建一個完整的前后端分離的項目的最佳實踐

探索與Cursor協作創建一個完整的前后端分離的項目的最佳實踐 Cursor簡介 Cursor在目前代表了AI編程技術的頂峰。在一定程度上可以說是當今AI時代的最強生產力代表。為此，不惜重金開了年費會員來緊跟時代步伐。當然cline、roo code、trae等開源或者免費產品也在緊追不舍。 C…
閱讀更多...
支持向量機（SVM）在 NLP 中的使用場景

支持向量機（SVM）在 NLP 中的使用場景

支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種強大的監督學習算法，廣泛應用于分類任務中。由于其出色的分類性能和高效的計算特點，SVM 已經成為自然語言處理（NLP）領域中的一種經典模型。SVM 在 NLP 中的應用非常廣泛，尤其在文本分類任務中，表現出色。 本文將探討 SV…
閱讀更多...
nodejs：vue 3 + vite 作為前端，將 html 填入＜iframe＞，在線查詢英漢詞典

nodejs：vue 3 + vite 作為前端，將 html 填入＜iframe＞，在線查詢英漢詞典

向 doubao.com/chat/ 提問： node.js js-mdict 作為后端，vue 3 vite 作為前端，編寫在線查詢英漢詞典 后端部分（express js-mdict ） 詳見上一篇：nodejs：express js-mdict 作為后端&#xff…
閱讀更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023