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
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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