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在使用Ollama容器部署DeepSeek本地大模型后的C# WinForm离线版本开发

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简介：
本项目基于C# WinForms框架，采用Ollama容器技术部署DeepSeek大模型，旨在开发一个功能全面、支持本地运行且无需网络连接的智能应用。 Deepseek本地大模型在容器化的环境下进行了部署，并基于.Net4.7.1（WinForm），该版本为离线运行模式。本项目的一大特色在于实现了无需联网即可运行完整的大模型功能的离线解决方案，非常适合需要独立运行环境的应用场景。通过采用容器化技术，确保了应用的高度可扩展性和稳定性；同时，使用C#和Windows Forms框架构建了一个操作简便、界面友好的用户交互界面。作为完全离线的工具，它能够在任何网络环境下正常运行，并满足那些需要独立部署大模型服务的需求。

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  • 在使用Ollama容器部署DeepSeek本地大模型后的C# WinForm离线版本开发
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    本项目基于C# WinForms框架，采用Ollama容器技术部署DeepSeek大模型，旨在开发一个功能全面、支持本地运行且无需网络连接的智能应用。 Deepseek本地大模型在容器化的环境下进行了部署，并基于.Net4.7.1（WinForm），该版本为离线运行模式。本项目的一大特色在于实现了无需联网即可运行完整的大模型功能的离线解决方案，非常适合需要独立运行环境的应用场景。通过采用容器化技术，确保了应用的高度可扩展性和稳定性；同时，使用C#和Windows Forms框架构建了一个操作简便、界面友好的用户交互界面。作为完全离线的工具，它能够在任何网络环境下正常运行，并满足那些需要独立部署大模型服务的需求。
     
  • 在本地使用Ollama部署Gemma
    优质
    本文介绍了如何在本地环境中利用Ollama工具部署Gemma的过程，包括必要的安装步骤和配置指南。 部署Gemma模型（或任何其他模型）使用Ollama框架通常包括以下几个关键步骤：设置环境、获取模型、配置Ollama以及运行Ollama服务等。
     
  • ollama安装包（Windows版）- 适用于本地部署大模型
    优质
    ollama是一款专为本地部署设计的大模型软件，提供Windows版本的安装包，让用户能够在个人电脑上高效、私密地运行和管理大型语言模型。 下载ollama安装包（Windows版本）后，用于本地部署大模型。解压文件并选择“install”进行安装。
     
  • Page Assist + Ollama + DeepSeek 实现离线部署后的DeepSeek联网搜索
    优质
    本文介绍如何结合使用Page Assist、Ollama和DeepSeek技术，在实现离线部署的基础上，构建能够进行联网搜索的DeepSeek系统。 Page Assist 是一款开源的浏览器扩展程序，它允许用户在插件内开启联网按钮功能，从而利用本地 AI 模型进行网络搜索，并获取更丰富的信息与知识来增强模型的能力，例如实现 DeepSeek 离线部署后的联网搜索。 通过 Page Assist 和 Ollama、DeepSeek 等工具的结合使用，在浏览网页时可以充分利用您本地运行的AI模型进行交互。这不仅提升了用户的查询体验，还为像Ollama和Chrome AI这样的本地AI服务提供了便捷的操作界面。 Page Assist 支持包括 Chrome、Brave、Edge、Firefox 和 Vivaldi 在内的多种主流浏览器，确保用户在不同的平台下都能享受到一致且无缝的 AI 交互体验。
     
  • DeepSeek本地部署详解-DeepSeek本地部署指南
    优质
    本指南详细介绍了如何在本地环境中部署DeepSeek系统，涵盖安装步骤、配置参数及常见问题解答，助您快速上手。 Windows下进行DeepSeek的本地部署。 在本地环境中部署DeepSeek。 对DeepSeek进行本地部署配置。 实现DeepSeek在本地环境中的安装与运行。 完成DeepSeek于本机上的搭建工作。 进行DeepSeek的本地化部署操作。
     
  • 深入解析DeepSeek模型本地部署：Ollama安装及模型运行指南
    优质
    本指南详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek模型，涵盖Ollama的安装步骤以及模型的具体操作方法，帮助用户轻松上手。 本段落主要介绍了一个基于AI的深度学习语言模型DeepSeek的本地部署指南。内容分为四个部分：首先介绍了Ollama的安装流程，包括前往官方网站选择匹配系统的软件包下载，并依据不同操作系统完成相应的安装操作；其次重点阐述了针对不同硬件条件下载合适的DeepSeek版本的方法，从选择所需规模（参数量）到执行具体加载命令均作出详述。还提及了一些辅助性指导措施，例如如何利用Docker和Open WebUI工具进行容器管理和服务提供。最后简要说明了在命令终端启动AI助手以及通过浏览器界面完成初次登录验证的具体步骤。 适合人群：想要将大型预训练AI语言模型应用于本地环境的研究员或开发者；具有一定软硬件搭建基础知识的人士。 使用场景及目标：适用于希望快速测试和研究大规模语言模型但受限于云服务成本的用户，或是希望通过了解LLM底层机制来更好地进行后续科研工作的人员。他们能够通过本指南学会一套通用的大规模语言模型部署解决方案，为将来类似项目的实施打下坚实基础。 阅读建议：读者应当注意官方提供的最新资料以及社区讨论以补充本段落未能涉及的部分，并持续关注产品迭代升级消息。此外，在实际操作中请确保实验环境的安全性和可控性，严格按照说明执行各项任务。
     
  • Page Assist + Ollama + DeepSeek 实现 DeepSeek 离线部署后联网搜索的 Chrome 浏览器插件...
    优质
    这是一款专为Chrome浏览器设计的插件，集成Page Assist、Ollama和DeepSeek技术，支持离线知识库与在线信息查询相结合，增强浏览体验。 Page Assist 是一款开源的 Chrome 浏览器插件。用户可以在插件内开启联网按钮功能，通过本地 AI 模型进行网络搜索，以获取更丰富的信息与知识，并增强本地 AI 模型的能力，例如实现 DeepSeek 离线部署后的联网搜索。 此插件利用您在本地运行的AI模型，在浏览网页时提供交互体验。它还可以作为如 Ollama 和 Chrome AI 这样的本地AI模型提供者的网页界面使用。 Page Assist 支持多种主流浏览器，包括 Chrome、Brave、Edge、Firefox 和 Vivaldi 等，确保用户可以在不同的浏览器平台上获得一致的 AI 互动体验。
     
  • DeepSeek模型与Ollama工具在深度学习领域的本地部署及推理应用指南
    优质
    本文提供关于如何在本地环境中部署和使用DeepSeek模型及Ollama工具进行高效深度学习推理的详细指导。 本教程将指导你如何在本地部署 DeepSeek 模型，并结合 Ollama 进行推理。Ollama 是一个用于本地模型推理的工具，支持多种模型格式，能够高效地在本地运行大型语言模型。
     
  • DeepSeek本地部署方案（API+本地化部署）
    优质
    DeepSeek本地部署方案提供了一种灵活的方式来集成和使用AI服务。通过结合API接口与本地化部署，用户可以在保障数据安全的同时，享受高效、稳定的深度学习模型应用体验。 智能问答助手项目：快速部署指南 本项目是一个基于Streamlit的智能问答助手，支持多种大语言模型（LLM）的集成，包括OpenAI、Ollama和DeepSeek等。用户可以通过简单的配置快速部署自己的AI助手，并且支持流式对话、多模型切换以及对话历史管理等功能。项目的源码和配置文件已打包为压缩包，解压后即可使用。详细的部署信息请查看deploy.md文件。 项目亮点 - 多模型支持：集成OpenAI、Ollama、DeepSeek等多个主流大语言模型，用户可以根据需求灵活选择。 - 流式对话：提供实时流式响应功能，提升对话交互体验。 - 一键清空对话：方便的聊天记录管理工具，可以快速清除历史对话内容。 - 开箱即用：所有依赖项和配置文件均已打包好，在解压后即可立即使用项目。 - 跨平台支持：适用于Windows、Linux以及macOS操作系统。
     
  • 在Ubuntu上本地部署DeepSeek-R1（结合Ollama、Docker和Dify知识库）
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu系统中利用Docker容器化技术，结合Ollama与Dify的知识库，成功搭建并运行DeepSeek-R1的全过程。 本地化部署DeepSeek的安装操作流程。