运行DeepSeek R1可以纯靠CPU不需要显卡,最低只需要2GB系统富余内存就行！

已于 2025-02-08 09:52:59 修改
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分类专栏： DeepSeek 文章标签： ai 人工智能
于 2025-02-06 15:02:05 首次发布
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运行DeepSeek R1可以纯靠CPU不需要显卡,最低只需要2GB系统富余内存就行！在VMware 虚拟机中无显卡也能运行。

新手友好 全网最简单方便体验DeekSeek R1模型，下载完一站式安装包后点几下鼠标就能完成安装、更新、运行deepseek R1。

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在虚拟机中完全无显卡，不含集成显卡也能正常运行deepseek-r1:1.5b   ，只占用2GB内存。

本地化部署deepseek R1,无GPU也可完美运行
fyghvh的博客
02-10 2665
近期国产开源大模型deepseek为AI领域打响了2025年的第一炮，deepseek v3/R1不仅具有和国外顶尖闭源大模型比肩的实力，而且训练成本也较国外顶尖大模型低的多。虽然我们的模型在本地电脑上了，也运行在本地的资源上，但是目前还存在数据泄露的风险。故为了保证本地部署后的数据安全，需要在下载好大模型后对LLM Studio进行出入站限制，使其不能联网，以达到完全本地化，且不用担心数据泄露的问题。下载完成后点击下载的.exe文件进行安装，安装时没有特别的设置，直接按照导航安装即可。
DeepSeek在Windows本地部署教程，没有显卡也能尝鲜！
qq_44876244的博客
02-08 1859
公司电脑一般只有集显，没有独立显卡，使用1.5b即可；自己家里有条件的可以根据以下表格下载对应模型。所以有网络情况可以直接使用https://www.deepseek.com/在 Windows 上，Ollama 会继承你的用户和系统环境变量。新建用户环境变量OLLAMA_MODELS，指向models文件夹。设置-模型-选择ollama api，选择已经安装好的模型。非常吃显存，只有cpu的集显会瞬间跑满造成电脑卡顿。Cmd输入ollama -v，显示如下图就启动成功。下载使用exe一键安装。
无需GPU！三步实现DeepSeek开源模型本地化部署。
m0_48891301的博客
02-05 2万+
deepseek和chatGpt最大的区别就在于，它是开源的模型，并且训练成本更低，这使得我们普通人也能够在自己的电脑部署大语言模型，训练自己的AI智能体。我们需要谨记的就是，AI是工具，是为了提高我们的效率，它能够给我们提供更精确，更具逻辑的回答，你再根据自身的需求进行修改和采用。最近Deepseek访问量剧增，导致App时常访问不了，但是不用担心，官方给我们提供了本地部署大模型的方案。
DeepSeek-R1大模型VMware环境部署：纯CPU运行指南！
最新发布
2401_84204207的博客
03-15 1535
是由中国杭州深度求索公司开发的智能 AI 助手，一个基于人工智能技术构建的虚拟助手，旨在通过自然语言处理和机器学习算法来理解并回应用户的问题与请求。它可以提供多种服务，包括但不限于信息检索、数据分析、语言翻译、知识问答以及日常生活的辅助建议等。其实，早在春节期间就了解和学习过 DeepSeek，因为当时在极短的时间内就引起了国内外的广泛关注，根据官方的说法，它的综合性能可以与 ChatGPT 等熟知的 AI 大模型媲美，甚至在某些方面更加优秀，而且还是开源免费。
纯CPU跑DeepSeek-R1 671b大模型
Luke Ewin的博客
02-23 1369
纯CPU跑DeepSeek-R1 671b大模型
win10电脑上没有英伟达显卡也能本地部署deepseek-r1:1.5b
ieeee.blog.youkuaiyun.com
02-09 852
摘要：经过实际测试，电脑上没有英伟达显卡也能运行1.5b的deepseek.
deepseek怎么使用cpu核显
02-10
为了确保能够顺利运行 DeepSeek R1，在硬件方面，最低只需2GB系统富余内存即可支持仅依靠CPU的工作模式[^1]。对于集成显卡的支持情况，已有测试表明DeepSeek确实能通过集成显卡来执行最低版本的任务，不过这可能影响...
专门针对 DeepSeek 的纯 C++ CPU 端推理框架
云水木石
02-08 849
在介绍这个项目之前，先声明几点：项目尚未成熟—— 作者明确表示，这是出于兴趣和好奇心开发的。对内存需求极高—— 例如，运行 DeepSeek V3 F8E5M2 版本大约需要 650GB 内存，在尝试之前请掂量一下你的设备。尽管如此，我认为这个项目依然值得关注：纯 C++ 实现，不依赖任何第三方框架，便于集成，同时也能部署到低端终端设备。代码量不到 2000 行，对研究推理框架的开发者而言，这...
基于飞腾 S2500 的本地纯 CPU 部署 DeepSeek 全方位实战秘籍
m0_55725368的博客
02-08 1434
本次使用的硬件基于 ARMv8 - A 64 位指令集架构，搭载飞腾（Phytium）S2500 8 核处理器，搭配 16GB 内存。
【干货教程】Windows电脑本地部署运行DeepSeek R1大模型（基于Ollama和Chatbox）
02-02 1万+
Windows电脑本地部署运行DeepSeek R1大模型（基于Ollama和Chatbox）
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
Y525698136的博客
08-07 1429
最强开源大模型炸场！全网独一份AI大模型学习实践资源...（待会删）
部署deep seek需要什么样的硬件配置？
02-01 5万+
部署DeepSeek（或其他类似的大语言模型）的硬件配置需求取决于具体场景（如推理、微调、训练）、模型规模（参数量）、并发请求量以及性能要求。使用量化（4/8-bit）、模型并行（Tensor Parallelism）、流水线并行等技术降低资源需求。：70B模型需2-4张A100（80GB）进行推理，或使用量化技术（如GPTQ/GGUF）降低显存需求。：2-4张显存≥40GB的显卡（如NVIDIA A100 40GB/80GB、H100）：NVMe SSD ≥ 512GB（模型文件约占用20-30GB）
一文速览DeepSeek-R1的本地部署——可联网、可实现本地知识库问答：包括671B满血版和各个蒸馏版的部署(含单卡4090部署671B)
结构之法 算法之道
02-03 7万+
自从deepseek爆火以后，真是应了“人红是非多”那句话，不但遭受各种大规模攻击，即便后来挡住了大部分攻击，但海内外大量闯入deepseek官网一探究竟的网友也把他们的服务器压得不堪重负导致一提问，要么频繁显示：服务器繁忙，请稍后再试，要么回答了 但无法联网，致使我朋友圈内一些不知情的朋友说：看把媒体给能的，各种瞎吹，但其实不过尔尔..怎么办呢？在huggingface上总共有以下几种参数的deepseek R1首先，看推理框架，目前主流的大模型推理框架主要有以下四种：其次，看硬件要求，很显然，不同参数的
一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求（建议收藏）
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2401_85343303的博客
02-05 11万+
发布[把AI带回家：DeepSeek-R1本地部署指南！再也不怕宕机了！！]后，有不少读者私信询问本地部署DeepSeek-R1的电脑配置要求。收到，本文来一起看看DeepSeek-R1每个版本的配置要求及适合场景。根据 Ollama 平台提供的 DeepSeek-R1 模型信息，以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。
DeepSeek入门：安装与配置
song0394的专栏
02-19 1451
Python 3.8-3.10，CUDA 11.7/11.8，cuDNN 8.x，Git 2.39+，Visual Studio 2019（C++ 编译工具）。：内存 ≥16GB（推荐 32GB），显卡：NVIDIA GTX 1060 6G+（需支持 CUDA），存储 ≥50GB 可用空间。：在官网下载页面，根据你的操作系统（Windows、macOS 或 Linux）选择对应的安装包版本。：非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）
DeepSeek 系列模型的详细运行配置信息
最爱で毛毛熊的博客
02-16 1082
DeepSeek系列模型的详细运行配置信息，包括硬件配置、搭建成本和运行费用，从低到高分类说明及个人搭建的费用说明：
从小白到专家：DeepSeek 模型硬件配置完全指南
dl1286670932的博客
02-07 3394
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性：优化了推理和训练效率，适合多种应用场景。灵活性：支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配：适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能，合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。
本地部署DeepSeek大模型电脑配置推荐
2401_85343303的博客
02-09 9336
针对本地部署DeepSeek大模型的配置需求，需根据模型规模（如7B/13B/70B参数）和量化方案进行区分。以下是三个层级的硬件配置建议，以推理场景为核心：一、最低配置（勉强运行基础模型）适用场景：运行量化版小模型（如4-bit量化7B参数）性能预期：CPU推理延迟较高（10-30秒/回答），勉强完成基础文本生成- CPU：支持AVX2指令集的四核处理器（Intel i5 8代+/AMD Ryzen 3000+）- 内存：16GB DDR4（需满足量化模型加载，7B-4bit约需4GB内存）
deepseek虚拟机
02-18
### DeepSeek 虚拟机概述 DeepSeek虚拟机是一种专为高效执行特定工作负载设计的环境，允许用户在一个隔离的空间内运行应用程序和服务[^1]。 ### 使用指南 #### 启动与停止虚拟机实例 为了启动或停止DeepSeek虚拟机实例，可以使用命令行工具提供的`start_vm`和`stop_vm`指令： ```bash deepseek-cli start_vm --vm-id=your-vm-id deepseek-cli stop_vm --vm-id=your-vm-id ``` 这些命令能够帮助管理员轻松管理虚拟机的状态变化[^2]。 #### 访问虚拟机内部资源 通过SSH协议连接到已部署好的DeepSeek虚拟机上，可利用如下命令实现远程登录操作: ```bash ssh username@ip-address-of-your-deepseek-vm ``` 此方法适用于大多数Linux发行版以及支持OpenSSH客户端的操作系统[^3]。 ### 安装配置流程 安装过程通常涉及下载官方发布的镜像文件并将其导入至目标平台。对于具体步骤而言，建议参照产品文档中的最新指导说明完成整个设置过程[^4]。 针对不同云服务提供商的具体集成方式可能会有所差异，在实际应用过程中需特别注意兼容性和版本匹配等问题[^5]。 ### 常见故障排查技巧 当遇到无法正常访问的情况时，首先要确认网络连通性是否存在问题；其次检查防火墙规则是否有误阻挡了必要的端口通信；最后查看日志记录寻找潜在错误提示信息以便进一步分析原因所在[^6]。 如果发现性能瓶颈，则应考虑优化资源配置参数或是调整程序逻辑来提高效率表现[^7]。
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