本地部署Deepseek R1大模型：从零开始的完整指南

本地部署Deepseek R1大模型：从零开始的完整指南

01

硬件配置清单

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注意：

参数规模（B = Billion/十亿）代表模型的复杂度和学习能力，参数越多，通常理解和生成能力越强。（按模型参数规模排序）

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关键配置说明

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1.显存优化技巧

70B以下模型：支持8-bit量化（显存需求降低40%）千亿级模型：需结合模型并行+显存卸载技术

推荐使用DeepSeek官方优化的推理框架（显存占用减少20%）

2.硬盘扩展建议

预留2倍模型体积空间（缓存/日志文件）

推荐NVMe SSD（加载速度提升3-5倍）

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03

场景应用推荐

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部署步骤

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**1、下载 Ollama，官网：**https://ollama.com

下载之后， Windows 版直接点击安装即可。

Win+r打开命令行终端，输入 ollama -v 测试一下，显示出对应版本，表示没问题。

2、安装 DeepSeek-R1 模型

在 Ollama 官网的「Models」导航处，搜索「deepseek」。

点进去，可以看到有多个不同的模型，1.5b、7b、8b 等等。

这个 b 代表什么意思呢？

b 是 billion 首字母，十亿的意思。

代表的是参数的数量规模，越大，模型能够处理的任务越复杂。

不过下载哪一个，要根据自己的电脑配置来。1.5b 是最小模型，大部分电脑都没有问题，可以带得动。7b 版本，8G 的内存，配上 4G 的显卡，是可以的。所以 7b 的版本，大部分电脑也都能支持。电脑配置更高的，选更大的模型即可。将模型旁边对应的指令复制下来，也就是 「ollama run deepseek-r1」，粘贴到终端命令行里。

粘贴到终端的时候，后面会自动带上参数规模，比如 「deepseek-r1:7b」，我这里是 「deepseek-r1:1.5b」。

回车，等待下载成功。看到 success，这就是下载好了。

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3、和 DeepSeek 对话

模型下载好后，在终端里就可以和 deepseek 进行对话了。

到这一步，已经成功了，可以正常使用了。如果觉得不够直观，可以安装个直观一点的客户端，AnythingLLM、ChatBox、Cherry Studio 等都可以。

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安装客户端（AnythingLLM**）**

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1、下载并安装AnythingLLM，根据您的操作系统选择相应的版本。（当前支持MacOS、Linux和Windows多个系统版本)

AnythingLLM官网：https://anythingllm.com/desktop

2、点击开始，选择Ollama

现在基本可以使用了，这个工具还有很多功能！

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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