DeepSeek R1本地部署教程

尽管许多卖课博主声称能轻松运行满血版DeepSeek R1，但满血版R1模型参数高达671B，仅模型文件就需要404GB存储空间，运行时更需要约1300GB显存。

对于没有卡的普通玩家来说，运行的条件苛刻，且门槛极高。基于此，我们不妨将目光转向DeepSeek R1四款分别对应Qwen和Llama的蒸馏小模型：

• DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

• DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

海外博主已经整理出相关配置供大家参考，注意，只要GPU等于或超过VRAM要求，模型仍然可以在规格较低的GPU上运行。但是设置不是最佳的，并且可能需要进行一些调整。

DeepSeek-R1 671B: Complete Hardware Requirements - DEV Community

                           本地部署R1小模型，两种方法，一学就会

我们这次手上体验的设备正是M1 Ultra 128GB内存的Mac Studio。关于主流本地部署DeepSeek的教程，两种方法，一学就会。

LM Studio

首先登场的是小白极简版本，在官网（lmstudio.ai）根据个人电脑型号下载LM Studio，接着为了方便使用，建议点击右下角修改语言为简体中文。

然后搜索deepseek-r1选择合适的版本下载，作为示例，我选择使用阿里Qwen模型为基座蒸馏出来的7B小模型。

配置完成后，即可一键启动。