Win11系统本地部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

原创 已于 2025-06-19 15:53:51 修改 · 1k 阅读 · 8 ·
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#DeepSeek

于 2025-03-06 09:14:22 首次发布

《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发（人工智能技术丛书）》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书

本实验是2.3节的补充内容。本实验利用ollama和Chatbox工具在本地部署DeepSeek模型，目的是使读者对本地运行DeepSeek有个感性认识。

（1）下载 ollama。本地操作系统为win11，首先浏览器访问ollama官网www.Ollama.com，按页面提示下载OllamaSetup.exe安装文件。

（2）安装ollama。双击下载下来的文件，按安装向导的引导把ollama缺省安装到系统盘上，比如我的默认安装目录为C:\Users\xiayu\AppData\Local\Programs\Ollama，安装向导会自动在系统的Path环境变量中加上这个安装目录。

安装成功后，在桌面右下角收起来的图标中能发现ollama正在运行。

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随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型已成为推动智能化应用的关键力量。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 作为一款高性能的蒸馏模型，不仅继承了大模型的强大推理能力，还通过优化大幅降低了部署成本。本文将手把手教你如何基于该模型搭建一个支持 128K 上下文、可视化思考过程的 Streamlit 聊天机器人，为用户提供智能且交互性强的体验。无论你是 AI 初学者还是技术爱好者，都能通过本文的详细指导轻松上手！
部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B并进行推理
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当然，这几款模型中，参数越小的模型的回答准确率往往越低，即便思考过程摸着门道了，但后续也因不坚定而出错，遇上数学计算领域，不同量级模型的实力差距则会比较明显。依次输入只有4000字的文章和1000字左右的文章，前者回答依旧很迷糊，后者则能胜任，但处理1000字左右的文章稍显鸡肋，所以当个玩具还行，生产力还差点意思。如同调教赛车，每个参数都会影响最终的表现，在体验之前，建议在LM Studio的设置中，根据需求调整推理参数的能力，以优化模型的生成质量和计算资源分配。我们也做了一些简单的测试。
DeepSeek-R1的Qwen和Llama区别
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Qwen-32B：综合性能最强，数学推理顶尖，适合高精度需求场景。Llama-70B：数学略优Qwen-32B，编程能力稍强，但资源消耗更大。Qwen-7B：平衡性能与资源消耗，适合中小规模应用。
sglang部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
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04-23 1079
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