【实战篇】deepseek r1 完全本地部署实战教程

最近 deepseek r1 可是相当火爆,好多小伙伴都想在自己电脑上部署,体验一把强大的 AI 模型。今天咱就来详细讲讲,怎么把 deepseek r1 完完全全部署到本地,新手小白也能轻松上手!

一、为啥要本地部署 deepseek r1

先来说说为啥要折腾本地部署。首先肯定是隐私问题,数据都在自己电脑里,不用担心泄露。而且不用依赖网络,没网也能愉快使用。另外,它是免费的,不用花钱订阅啥的,长期用下来能省不少呢。

二、前期准备之硬件要求

要部署 deepseek r1,电脑得有点 “实力”。咱先看看硬件要求:

  • CPU:尽量选好点的,像英特尔酷睿 i7 系列或者 AMD 锐龙 7 系列这种,运行起来才更流畅。如果用的是很老的 CPU,可能跑起来就有点吃力啦。
  • GPU:这可是关键,要是想让模型跑得又快又好,一张不错的 NVIDIA 显卡是少不了的。比如 NVIDIA RTX 30 系列及以上,要是显卡太弱,像那些集成显卡,可能就没法发挥模型的全部实力了。
  • 内存:16GB 起步,要是有条件,32GB 甚至更多那当然更好。内存不够的话ÿ
### DeepSeek R1 671B 完全本地部署实战教程 #### 下载 Ollama 平台 为了能够顺利运行 DeepSeek R1 671B 模型,首先需要安装支持该模型的平台——Ollama。通过浏览器访问官方网站 ollama.com 进行下载并按照提示完成软件包的安装过程[^3]。 #### 获取 DeepSeek R1 671B 模型文件 前往官方指定页面获取 DeepSeek R1 671B 的完整版模型压缩包链接,并将其下载至本地计算机环境内。确保所选存储位置有足够的空间容纳大型AI模型数据集以及后续可能产生的缓存文件等资源[^1]。 #### 配置运行环境 在成功安装好 Ollama 后,打开命令行工具进入解压后的 DeepSeek 文件夹路径下执行初始化脚本以设置必要的依赖库和其他配置项。对于 Windows 用户来说可以使用 PowerShell 或者 CMD;而对于 macOS 和 Linux 则推荐采用终端来进行操作: ```bash cd /path/to/deepseek_r1_671b_directory ./setup.sh ``` 此步骤会自动检测当前系统的硬件条件从而调整最优参数组合用于加速推理速度和提高稳定性表现[^2]。 #### 加载与测试模型 当一切准备就绪之后,在同一目录下调用加载函数启动 DeepSeek R1 671B: ```python from deepseek import load_model model = load_model('r1_671b') print(model.predict("你好")) ``` 上述代码片段展示了如何导入 `load_model` 函数并将目标模型名称作为参数传递给它来实例化一个可用的对象。最后调用了预测方法传入一段中文字符串验证其正常工作状态。
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