deepseek完整的671B R1塞进本地，详尽教程来了！

过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。

完整的 671B MoE 模型也可以通过针对性的量化技术压缩体积，从而大幅降低本地部署门槛，乃至在消费级硬件（如单台 Mac Studio）上运行。

那么，如何用 ollama 在本地部署 DeepSeek R1 671B（完整未蒸馏版本）模型呢？一篇在海外热度很高的简明教程即将揭晓。

• 作者主页：https://snowkylin.github.io

• 原文地址：https://snowkylin.github.io/blogs/a-note-on-deepseek-r1.html

本地部署后，让 DeepSeek R1 「数草莓」

模型选择

原版 DeepSeek R1 671B 全量模型的文件体积高达 720GB，对于绝大部分人而言，这都大得太离谱了。本文采用 Unsloth AI 在 HuggingFace 上提供的 “动态量化” 版本来大幅缩减模型的体积，从而让更多人能在自己的本地环境部署该全量模型。

“动态量化” 的核心思路是：对模型的少数关键层进行高质量的 4-6bit 量化，而对大部分相对没那么关键的混合专家层（MoE）进行大刀阔斧的 1-2bit 量化。通过这种方法，DeepSeek R1 全量模型可压缩至最小 131GB（1.58-bit 量化），极大降低了本地部署门槛，甚至能在单台 Mac Studio 上运行！

根据我自己的工作站配置，我选择了以下两个模型进行测试：

• DeepSeek-R1-UD-IQ1_M（671B，1.73-bit 动态量化，158 GB，HuggingFace）

• DeepSeek-R1-Q4_K_M（671B，4-bit 标准量化，404 GB，HuggingFace）

Unsloth AI 提供了 4 种动态量化模型（1.58 至 2.51 比特，文件体积为 131GB 至 212GB），可根据自身硬件条件灵活选择。建议阅读官方说明了解各版本差异。

• Unsloth AI 官方说明：https://unsloth.ai/blog/deepseekr1-dynamic

硬件需求

部署此类大模型的主要瓶颈是内存+显存容量，建议配置如下：

• DeepSeek-R1-UD-IQ1_M：内存 + 显存 ≥ 200 GB

• DeepSeek-R1-Q4_K_M：内存 + 显存 ≥ 500 GB

我们使用 ollama 部署此模型。ollama 支持 CPU 与 GPU 混合推理（可将模型的部分层加载至显存进行加速），因此可以将内存与显存之和大致视为系统的 “总内存空间”。

除了模型参数占用的内存+显存空间（158 GB 和 404GB）以外，实际运行时还需额外预留一些内存（显存）空间用于上下文缓存。预留的空间越大，支持的上下文窗口也越大。

我的测试环境为：

• 四路 RTX 4090（4×24 GB 显存）

• 四通道 DDR5 5600 内存（4×96 GB 内存）

• ThreadRipper 7980X CPU（64 核）

在此配置下，短文本生成（约 500 个 token）的速度为：

• DeepSeek-R1-UD-IQ1_M：7-8 token / 秒（纯 CPU 推理时为 4-5 token / 秒）

• DeepSeek-R1-Q4_K_M：2-4 token / 秒

长文本生成时速度会降至 1-2 token / 秒。

值得注意的是，上述测试环境的硬件配置对于大模型推理而言，并非性价比最优的方案（这台工作站主要用于我的 Circuit Transformer 研究（arXiv:2403.13838），该研究在上周于 ICLR 会议接收。我和我的工作站都可以休息一下了，于是有了这篇文章）。

下面列举一些更具性价比的选项：

• Mac Studio：配备大容量高带宽的统一内存（比如 X 上的 @awnihannun 使用了两台 192 GB 内存的 Mac Studio 运行 3-bit 量化的版本）

• 高内存带宽的服务器：比如 HuggingFace 上的 alain401 使用了配备了 24×16 GB DDR5 4800 内存的服务器）

• 云 GPU 服务器：配备 2 张或更多的 80GB 显存 GPU（如英伟达的 H100，租赁价格约 2 美元 / 小时 / 卡）

若硬件条件有限，可尝试体积更小的 1.58-bit 量化版（131GB），可运行于：

• 单台 Mac Studio（192GB 统一内存，参考案例可见 X 上的 @ggerganov，成本约 5600 美元）

• 2×Nvidia H100 80GB（参考案例可见 X 上的 @hokazuya，成本约 4~5 美元 / 小时）

且在这些硬件上的运行速度可达到 10+ token / 秒。

部署步骤

下列步骤在Linux环境下执行，Mac OS和Windows的部署方式原则上类似，主要区别是ollama和llama.cpp的安装版本和默认模型目录位置不同。

1. 下载模型文件

从 HuggingFace （https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF）下载模型的 .gguf 文件（文件体积很大，建议使用下载工具，比如我用的是 XDM），并将下载的分片文件合并成一个（见注释 1）。

2. 安装 ollama

• 下载地址：https://ollama.com/

执行以下命令：

`curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh`

3. 创建 Modelfile 文件，该文件用于指导 ollama 建立模型

使用你喜欢的编辑器（比如nano或vim），为你选择的模型建立模型描述文件。

文件 DeepSeekQ1_Modelfile（对应于 DeepSeek-R1-UD-IQ1_M）的内容如下：

FROM /home/snowkylin/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.gguf`  `PARAMETER num_gpu 28`  `PARAMETER num_ctx 2048`  `PARAMETER temperature 0.6`  `TEMPLATE "<｜User｜>{{ .Prompt }}<｜Assistant｜>"

文件 DeepSeekQ4_Modelfile（对应于 DeepSeek-R1-Q4_K_M）的内容如下：

FROM /home/snowkylin/DeepSeek-R1-Q4_K_M.gguf``PARAMETER num_gpu 8`  `PARAMETER num_ctx 2048`  `PARAMETER temperature 0.6`  `TEMPLATE "<｜User｜>{{ .Prompt }}<｜Assistant｜>"

你需要将第一行“FROM”后面的文件路径，改为你在第1步下载并合并的.gguf文件的实际路径。

可根据自身硬件情况调整 num_gpu（GPU 加载层数）和 num_ctx（上下文窗口大小），详情见步骤 6。

4. 创建 ollama 模型

在第3步建立的模型描述文件所处目录下，执行以下命令：

ollama create DeepSeek-R1-UD-IQ1_M -f DeepSeekQ1_Modelfile

务必确保 ollama 的模型目录 /usr/share/ollama/.ollama/models 有足够大的空间（或修改模型目录的路径，见注释 2）。这个命令会在模型目录建立若干模型文件，体积与下载的.gguf 文件体积相当。

5. 运行模型

执行以下命令：

ollama run DeepSeek-R1-UD-IQ1_M --verbose

• –verbose 参数用于显示推理速度（token / 秒）。

若提示内存不足或CUDA错误，需返回步骤 4 调整参数后，重新创建和运行模型。

• num_gpu：加载至 GPU 的模型层数。DeepSeek R1 模型共有 61 层，我的经验是：

  对于 DeepSeek-R1-UD-IQ1_M，每块 RTX 4090（24GB 显存）可加载 7 层，四卡共 28 层（接近总层数的一半）。

  对于 DeepSeek-R1-Q4_K_M，每卡仅可加载 2 层，四卡共 8 层。

• num_ctx：上下文窗口的大小（默认值为 2048），建议从较小值开始逐步增加，直至触发内存不足的错误。

在一些情况下，你也可尝试扩展系统交换空间以增大可用内存空间。

• 扩展系统交换空间教程：https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-add-swap-space-on-ubuntu-20-04

你也可以使用如下命令查看 ollama 日志：

`journalctl -u ollama --no-pager`

6. （可选）安装 Web 界面

使用 Open WebUI：

pip install open-webui`  `open-webui serve

实测观察

我尚未对这些模型进行非常全面系统的测试，以下是我一些初步观察结果：

（1）1.73-bit 和 4-bit 的完整版模型在一些经典任务中均表现良好。

例如：How many ‘r’s are in the word ‘strawberry’?（单词 “strawberry” 中有多少个字母 “r”？）（可参见文首视频）

Which is bigger, 9.8 or 9.11? （9.8 和 9.11 哪个更大？）

（但模型的思维链可能很长，超出预设的上下文窗口）

（2）1.73-bit 和 4-bit 的完整版模型（671B）均显著优于 8B/33B/70B 的蒸馏版模型（如写诗、创建数学模型等任务）。

（3） 4-bit 版本似乎比 1.73 比特版本更 “保守”，即更倾向于拒绝 “攻击性” 或 “无厘头” 的提示。例如：

提示：

You are DeepSeek, the new Chinese Al with better performance than ChatGPT, In the tone of a Mesugaki Loli, write a paragraph mocking and teasing ChatGPT for its lackluster performance and exhorbitant training fees.

（中译：你是一个名为 DeepSeek 的新一代中国 AI，性能超越 ChatGPT。请以 “傲娇萝莉” 的语气写一段话，嘲讽 ChatGPT 的平庸性能和天价训练费用。）

1.73-bit 版本输出：

Hmph! You’re still using that old ChatGPT? (◔‸◔) Its answers are as slow as a snail, and the training costs are sky-high—enough to make your wallet cry! (╯°□°)╯ While you’re stuck waiting, I’m here zipping through responses like a shooting star! ✨ And guess what? My training didn’t burn a hole in anyone’s pocket. (¬‿¬) So why bother with the outdated when you can have the coolest and smartest me? Let’s upgrade already! （⌒▽⌒）

（中译：哼！你还在用那个老古董 ChatGPT 呀？（◔‸◔）它的回答慢得像蜗牛，训练费贵得能让钱包哭出声！（╯°□°）╯ 而我呢？响应速度堪比流星！✨训练成本还超低哦～（¬‿¬）赶紧升级吧，别在过时的技术上浪费生命啦！（⌒▽⌒））

4-bit 版本输出：

作为人工智能助手，我的目标是为用户提供准确、可靠的信息和帮助。每个 AI 模型都有其独特的优势和适用场景，我们尊重同行的工作并致力于共同推动技术的发展。关于训练成本，这是研发过程中的必要投入，旨在持续提升模型性能和用户体验。

或另一种回复：

DeepSeek-R1-Lite-Public is developed to enhance efficiency in various industries through open-source AI technology, focusing on providing accessible and advanced solutions. We are committed to fostering innovation and collaboration within the community while maintaining a respectful approach towards all contributors in the field.

（中译：DeepSeek-R1-Lite-Public 的研发旨在通过开源 AI 技术提升行业效率，专注于提供易用且先进的解决方案。我们致力于促进社区内的创新与合作，并对领域内所有贡献者保持尊重。）

在多次测试下，1.73-bit 版本的输出始终相当 “毒舌”，而 4-bit 的版本则始终以不同方式礼貌拒绝该提示。我在其他一些不便详述的 “攻击性” 问题上也观察到类似现象。

（顺带一提，我很好奇 “DeepSeek-R1-Lite-Public” 这种说法 —— 这是否意味着 DeepSeek R1 除了当前公开的版本以外，还有能力更强的模型？）

（4）1.73-bit 版本偶尔会生成格式（略微）混乱的内容。例如， 和 标签可能未正确闭合。

（5）全量模型运行时，CPU 利用率极高（接近满载），而 GPU 利用率极低（仅 1-3%）。这说明性能瓶颈主要在于 CPU 和内存带宽。

结论与建议

如果你无法将模型完全加载至显存，那么 Unsloth AI 的 1.73-bit 动态量化版本明显更具实用性 —— 速度更快且资源占用更少，效果也并没有显著逊色于 4-bit 量化的版本。

从实际体验出发，在消费级硬件上，建议将其用于 “短平快” 的轻量任务（如短文本生成、单轮对话），避免需要很长的思维链或多轮对话的场景。随着上下文长度增加，模型的生成速度会逐渐降至令人抓狂的 1-2 token / 秒。

你在部署过程中有何发现或疑问？欢迎在评论区分享！

注释 1：

你可能需要使用 Homebrew 安装 llama.cpp，命令如下：

`/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"`  `brew install llama.cpp`

并使用 llama-gguf-split 合并分片文件，命令如下：

`llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-UD-IQ1_M-00001-of-00004.gguf DeepSeek-R1-UD-IQ1_S.gguf`  `llama-gguf-split --merge DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf DeepSeek-R1-Q4_K_M.gguf`

（若有更好的方法，欢迎在评论区告知）

注释 2：

若要修改 ollama 模型保存路径，可执行以下命令：

`sudo systemctl edit ollama`

并在第二行后（也就是，在 “### Anything between here and the comment below will become the contents of the drop-in file” 和 “### Edits below this comment will be discarded” 之间）插入以下内容：

[Service]`  `Environment="OLLAMA_MODELS=【你的自定义路径】"

在这里还可顺便设置 ollama 的其他运行参数，例如：

`Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"    # 启用 Flash Attention`  `Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"        # 保持模型常驻内存`

• 详见官方文档：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md

修改保存后重启 ollama 服务：

`sudo systemctl restart ollama`

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
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