三步快速实现 Mac 本地部署 Deepseek-R1 模型_苹果命令行安装deepseek

最近几天，DeepSeek发布 R1 模型，点燃了整个AI圈。DeepSeek-R1的发布，可以说是国产 AI 技术的一个重要里程碑，R1 模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，能在仅有极少标注数据的情况下，大幅度提高模型推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能赶超 OpenAI o1 正式版。

目前，DeepSeek开源了DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero两个模型，并通过模型蒸馏，开源了 6 个小模型（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b）。

本篇文章会为大家演示，如何快速在 Mac 上本地部署 Deepseek-R1 模型。

Mac配置

这是我的Mac配置，本次部署的是使用的是7b的模型，亲测勉强能跑一下。

运行方式说明

在Mac使用大模型有2种比较简单的方式，这两种方式也都支持Windows和Linux系统。
1、使用ollama
2、使用LM Studio。

LM Studio是可视化的界面，Ollama是命令行。这2个工具都可以运行大量的开源模型，经过配置HuggingFace上上万个大模型也可以随便使用。

本篇文章中的演示使用的是ollama。

第一步 安装Ollama

打开官网Ollama，https://ollama.com/ ，然后下载，根据自己的设备的系统下载安装就行。

点击 install，安装命令行。

打开终端输入 ollama -v，如果输出了版本号，说明 ollama 安装成功了。

第二步 执行命令安装 Deepseek-R1

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在Ollama官网搜索Deepseek-R1模型，可以看到R1模型有7种参数量（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b，B代表Billion，十亿），参数量越大，模型效果越好，对于电脑配置的要求越高，大家可以根据自己的设备下载参数更大的模型。（如果配置还可以，建议大家下载32B 或 70B 模型，这两个模型在多项能力上都超越了 OpenAI o1-mini。）

我的设备是2022 Macbook Pro 8G，这里我选择的是 7B 的小模型。

选择好模型后，复制对应的运行代码，然后打开终端输入代码 ollama run deepseek-r1:7b

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系统会自动下载模型，下载完就会出现交互页面。

第三步 体验和R1大模型问答

到这里，我们就已经完成了Deepseek-R1的本地部署，可以开始体验我们的专属端侧大模型了。

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