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近期,清华大学网络空间测绘联合研究中心分析发现,开源跨平台大模型工具Ollama在默认配置下存在未授权访问与模型窃取等严重安全隐患。鉴于当前DeepSeek等大模型的广泛研究、部署和应用,多数用户在使用Ollama进行私有化部署时未修改默认配置,导致数据泄露、算力盗取、服务中断等安全风险,极易引发网络和数据安全事件。使用Ollama在本地部署DeepSeek等大模型时,会在本地启动一个Web服务,

本地部署DeepSeek大模型涉及几个关键步骤:首先是确保有足够的硬件资源;其次是安装Ollama作为运行模型的基础框架;接着是选择合适的DeepSeek模型版本并下载;最后是配置一个友好的用户界面以便于日常使用。整个过程虽然可能对初学者来说有些复杂,但随着实践次数的增加,会逐渐变得容易掌握。希望这个指南能够帮助你顺利地在个人电脑上部署DeepSeek AI大模型。如何在电脑上本地部署一个Deep

PHP的开发工具种类繁多,涵盖了从集成开发环境(IDE)、代码编辑器、调试器到版本控制工具和数据库管理工具等多个方面。

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Linux系统下,CentOS和Ubuntu的镜像源修改教程因版本不同而有所差异。

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近期,清华大学网络空间测绘联合研究中心分析发现,开源跨平台大模型工具Ollama在默认配置下存在未授权访问与模型窃取等严重安全隐患。鉴于当前DeepSeek等大模型的广泛研究、部署和应用,多数用户在使用Ollama进行私有化部署时未修改默认配置,导致数据泄露、算力盗取、服务中断等安全风险,极易引发网络和数据安全事件。使用Ollama在本地部署DeepSeek等大模型时,会在本地启动一个Web服务,

不过,在实际使用过程中,你可能还需要根据自己的需求调整模型参数,或是探索如何利用量化技术减少模型占用的资源,从而提高性能或适应较低端的硬件。要在本地电脑上部署DeepSeek-R1大模型的不同版本,包括1.5B、7B、8B、14B、32B、70B和671B,需要根据每个版本的具体硬件需求来选择合适的配置。对于想要通过Web界面进行交互的用户,可以考虑安装Open WebUI,这是一个自托管的人工智
