如何在个人电脑本地化部署Deepseek-R1大模型

已于 2025-02-12 17:25:41 修改
阅读量1.5k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI技术解读 文章标签： deepseek LLM 本地化部署 ollama 大模型 deepseek-r1
于 2025-02-12 17:12:05 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16038125/article/details/145594407

文章目录

Deepseek概述

公司简介

杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于人工智能大模型研发的创新型科技公司

  • 发展历程
    • 2023年：4月，幻方量化宣布全力投身人工智能技术，成立深度求索；7月17日，DeepSeek在杭州市拱墅区市场监督管理局登记成立。
    • 2024年：1月5日，发布首个大模型DeepSeek LLM；5月，开源第二代MoE大模型DeepSeek - V2；9月5日，升级推出DeepSeek V2.5新模型；12月26日，DeepSeek - V3首个版本上线并开源。
    • 2025年：1月20日，正式发布DeepSeek - R1模型；1月31日，DeepSeek R1 671b作为英伟达NIM微服务预览版在build.nvidia.com上发布；2月2日，DeepSeek应用攀升至140个国家的苹果App Store下载排行榜首位，并在美国的Android Play Store中同样占据榜首位置

DeepSeek模型优势

DeepSeek-V3 在推理速度上相较历史模型有了大幅提升。在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。
成本优势：训练成本相对较低，例如 R1

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【DeepSeek微调实践】DeepSeek-R1大模型基于MS-Swift框架部署/推理/微调实践大全
寻道AI，探索AI无限可能！
03-31 7894
MS - Swift 是一款专为大模型部署而精心打造的高效框架，具备出色的兼容性与丰富的功能特性。在模型类型支持上，无论是专注于文本处理的纯文本模型，还是融合文本、图像、音频等多种信息模态的多模态模型，亦或是擅长文本序列分类任务的序列分类模型，MS - Swift 均能为其提供适配的部署环境。另外在功能层面，MS - Swift 框架提供了基于 Gradio 的 Web UI。
本地部署 DeepSeek-R1-671B 满血版大模型
Phyloser的博客
02-17 4054
DeepSeek-R1大模型具备深度思考和推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上都有着极大的提升。一方面由于官方或第三方的在线服务或多或少存在不稳定的问题，另一方面考虑到数据安全和隐私问题，本地私有化部署DeepSeek开源大模型对个人或企业来说也是一种不错的选择。本文主要介绍完整参数版本 deepseek-r1-671b 模型的部署和测试过程，对 deepseek-v3-671b 以及其他更小参数版本的模型同样适用。
【DeepSeek】在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型实战（完整版）
热门推荐
Morse_Chen的博客
02-11 2万+
本文介绍了如何在本地计算机上部署DeepSeek R1大模型，重点讲解了数据隐私、定制化、离线使用等优势，并提供了简便的安装步骤，适合普通用户和开发者，推动AI技术的普及与便利性。
【DeepSeek】在本地计算机上部署DeepSeek-R1大模型实战（完整版）_deepseek笔记本电脑部署
小司机的奥拓
05-23 1436
2025年1月，中国春节期间，DeepSeek爆火，称为全球最炙手可热的大模型。DeepSeek一路 “狂飙”，在美国科技界和美股市场掀起惊涛骇浪，1月27日，美国三大股指开盘即暴跌，英伟达、微软、谷歌母公司Alphabet、Meta等美国主要科技股均遭遇股市地震，其中英伟达跌近17%，单日市值蒸发约6000亿美元，创美股最高纪录。在这里，我们以DeepSeek为例，详细阐述如何在个人本地计算机上部署这一引人注目的大模型。
Docker容器本地私有化部署DeepSeek-R1大模型--基于国产操作系统
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
02-06 1156
Docker容器本地私有化部署DeepSeek-R1大模型--基于国产操作系统
本地部署deepseek-r1:7b模型
Vinca@的博客
02-11 2107
该篇文章能够让你学会本地使用`Ollama`搭建`deepseek-r1:7b`模型，从中你会了解`ollama`简单操作命令，通过该模型写出一个简单的`JavaScript`交互示例，了解该模型的性能消耗和硬件配置要求，最后将本地`deepseek-r1:7b`模型部署到`Chatbox AI`客户端应用中，以及为了照顾小白还有`deepseek API KEY`的配置运用场景，能够让你0基础搭建一个属于自己的AI模型。
【三步搞定】本地机器私有化部署Deepseek-r1:1.5b模型
longxiaotian718的博客
03-06 1753
模型参数规模典型用途CPU 建议GPU 建议内存建议 (RAM)磁盘空间建议适用场景1.5b (15亿)小型推理、轻量级任务4核以上 (Intel i5 / AMD Ryzen 5)可选，入门级 GPU (如 NVIDIA GTX 1650, 4GB 显存)8GB10GB 以上 SSD小型 NLP 任务、文本生成、简单分类7b (70亿)中等推理、通用任务6核以上 (Intel i7 / AMD Ryzen 7)
Deepseek官网老是显示服务器繁忙？显卡闲着不用可惜了，本地化部署Deepseek-R1模型体验独自畅享对话通道的乐趣
Together_CZ的博客
02-09 1794
Deepseek官网老是显示服务器繁忙？显卡闲着不用可惜了，本地化部署Deepseek-R1模型体验独自畅享对话通道的乐趣
DeepSeek-R1大模型本地部署（保姆级教程）
2301_77193447的博客
06-24 1210
DeepSeek-R1大模型本地部署（保姆级教程）
本地部署DeepSeek-R1模型
牧羊人的方向
03-03 1235
DeepSeek-R1大模型本地化部署介绍
本地快速部署DeepSeek-R1模型——2025新年贺岁
汉阳Hann's Home
02-03 4604
DeepSeek是一家由中国知名量化私募巨头幻方量化创立的人工智能公司，致力于开发高效、高性能的生成式 AI 模型。自2023年7月成立以来，DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展，推出了多个引人注目的开源模型，包括 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。
deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置
weixin_40566713的博客
02-20 1217
‌适用场景‌：低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成（聊天机器人、简单问答）、嵌入式系统或物联网设备‌。‌适用场景‌：本地开发测试（中小型企业）、中等复杂度NLP任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统‌。‌适用场景‌：企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成（书籍/论文辅助写作）‌。‌适用场景‌：高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理（需结合其他框架）‌。‌适用场景‌：需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）‌。‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）
【笔记】Window10 本地部署DeepSeek-R1
weixin_50211054的博客
02-18 712
环境:window10工具：ollama。
STC单片机实现电压测量功能
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例，它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口，在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写，该公司的单片机基于8051内核，具备内部振荡器、高速运算能力、ISP（在系统编程）和IAP（在应用编程）功能，非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面，“浅雪”风格的代码通常简洁易懂，非常适合初学者学习。其中，“main.c”文件是程序的入口，包含了电压测量的核心逻辑；“STARTUP.A51”是启动代码，负责初始化单片机的硬件环境；“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份，用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量，3S锂电池由三节锂离子电池串联而成，标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性，通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围，并实时监控，防止过充或过放，以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中，“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息，而“.hex”文件是编译后的机器码，用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC（模拟数字转换器）将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面，“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时，可能涉及浮点数运算，需要了解STC单片机对浮点数的支持情况，以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面，“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件，用于显示测量结果。在嵌入式系统中，用
天津各个幼儿园的收费情况.doc
08-10
天津各个幼儿园的收费情况.doc
幼儿园中班语言教案在妈妈肚子里范文.doc
最新发布
08-10
幼儿园中班语言教案在妈妈肚子里范文.doc
基于IEEE33节点的配电网重构：最优流法与网损电压对比研究 v2.1
08-10
基于IEEE33节点的配电网重构工作，重点探讨了最优流法的应用及其对网损和电压的影响。文章首先概述了配电网重构的重要性和目的，接着详细解析了用于电力系统潮流计算的程序，该程序使用牛顿-拉夫逊法进行迭代计算，以找到节点电压和功率的平衡。具体步骤包括定义变量、计算导纳矩阵、初始化功率参数、创建雅可比矩阵、求解修正方程、修正节点电压并判断收敛条件。随后，文章描述了通过调整开关状态来进行配电网重构的具体实践，最终对比了重构前后网损和电压的变化情况，验证了最优流法的有效性。 适合人群：从事电力系统研究、电网规划和运行的技术人员，尤其是对配电网重构和潮流计算感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要优化电网结构、降低网损、提升电压质量和供电可靠性的实际应用场景。目标是帮助技术人员理解和掌握最优流法在配电网重构中的应用，从而提高电力系统的效率和稳定性。 其他说明：文章不仅提供了理论和技术细节，还展示了具体的实践案例，有助于读者全面理解配电网重构的工作流程和技术要点。
Fragment中ListView组件的使用方法
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中，Fragment 是界面的一个模块化组件，可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中，能够实现数据的动态加载与列表形式展示，对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先，需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下： 接着，创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类，如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如，创建一个简单的 MyListAdapter，继承自 ArrayAdapter，并在构造函数中传入数据集： 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中，实例化 ListView 和适配器，并将适配器设置到 ListView 上： 为了提升用户体验，可以为 ListView 设置点击事件监听器： 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView，可减少视图创建，提升性能。对于复杂需求，如异步加载数据，可使用 LoaderManager 和 CursorLoader，这能更好地管理数据加载，避免内存泄漏，支持数据变更时自动刷新。 总结来说，Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤，可构建功能强大的应用。实际开发中，还需优化 ListView 性能，确保应用流畅运
塔吊基础计算书.doc
08-10
塔吊基础计算书.doc
如何本地本地搭建DeepSeek-R1 ai 模型
04-03
### DeepSeek-R1 的本地部署教程 要在本地环境中成功搭建并运行 DeepSeek-R1 AI 模型，需遵循以下方法和注意事项： #### 1. 准备工作 在开始之前，需要确认具备必要的软硬件条件以及相关工具链的支持。以下是具体准备事项： - **硬件需求**: 部署 DeepSeek-R1 要求较高的计算能力，尤其是对于完整的 671B 参数版本。推荐至少配备 NVIDIA RTX 3090 或更高性能显卡[^3]。 - **软件依赖**: 安装 Python (建议版本 >= 3.8)，同时确保已安装 PyTorch 和 Transformers 库。可以通过 pip 进行安装： ```bash pip install torch transformers ``` #### 2. 获取模型文件 DeepSeek 提供了多种参数规模的模型变体，包括但不限于原始的大规模版本及其蒸馏后的轻量化版本。用户可以根据实际需求选择适合自己的模型。 - 对于完整版模型，访问官方仓库获取最新发布的信息，并按照指引完成下载操作[^1]。 - 如果倾向于更高效的解决方案，则可以考虑采用经过优化处理过的较小尺寸版本，例如 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`[^4]。该版本不仅保留了一定程度上的表现力，还显著降低了存储空间占用率与运算复杂度。 #### 3. 使用 Ollama 工具简化流程 为了进一步降低技术门槛，许多开发者推荐利用开源项目 Ollama 来管理整个过程中的各个环节。通过它能够轻松实现从网络上拉取目标镜像直至最终启动服务端口监听等一系列动作[^5]。 - 安装 Ollama 并验证其正常运作状态； - 执行命令以加载指定名称下的预构建包（如 deepseek-r1）至本地缓存目录下等待后续调用； ```bash ollama pull deepseek/r1 ``` #### 4. 测试功能是否完好无损 最后一步便是检验当前设置能否满足预期用途场景的要求。打开浏览器输入相应 URL 地址即可进入交互界面尝试提问解答等功能测试环节[^2]。 --- 以上即为关于如何在个人电脑或者其他私有服务器上面独立完成 DeepSeek-R1 的全部步骤说明文档内容摘要整理而成的结果展示形式之一而已；当然还有更多高级定制选项可供探索实践学习过程中不断积累经验成长进步！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

猿与禅

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值