DeepSeek-R1-UD-IQ1_M（671B，1.73-bit 动态量化，158 GB，HuggingFace）百度网盘

最新推荐文章于 2025-03-12 11:01:13 发布
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文章标签： 人工智能
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版权
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
iCloudEnd的博客
02-04 844
最初的 DeepSeek R1 是一个拥有 6710 亿个参数的语言模型，Unsloth AI 团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了 80%（从 720 GB 减少到 131 GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在 24GB VRAM 下以低令牌/秒的推理速度运行。
DeepSeek R1-671B满血版免费平台
weixin_38978741的博客
02-20 520
过去的两周，AI和算力行业上演了一场魔幻现实大戏：无数平台高举「DeepSeek满血版免费」大旗疯狂引流，用户只能在反复宕机的官方服务器与性能缩水的「阉割克隆体」间疲于奔命。智星云GPU算力平台接入DeepSeek R1满血版API，支持在线直接使用，也可以调用API，通过Chatbox一键部署。当我问智星云API版本DeepSeek和DeepSeek官网同一个问题时，它们的表现惊人的一致。这次，真·满血版（DeepSeek R1 671B）来了！点击保存（注意看图标红部分，要与智星云提供的信息保持一致）
deepseek完整的671B R1塞进本地，详尽教程来了！
最新发布
pythonhy的博客
03-12 1168
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」。
最强开源推理大模型 DeepSeek-R1 最清晰的免费本地部署使用教程
weixin_56619527的博客
01-28 1万+
本文带来 DeepSeekR1 模型免费本地部署教程，因官网下载慢，在文末附上百度网盘链接。教程分两步，第一步，先前往 ollama 官网下载安装程序，在命令行输入 “ollama -h” 测试安装并查看命令。再依据显存选 DeepSeek-R1 模型，复制下载代码在命令行运行，用 “ollama list” 查看安装情况并运行模型。第二步，从 chatbox 官网下载安装程序，打开后在设置里将模型提供方设为 ollama，选好模型保存即可开启对话。最后，分享安装包百度网盘链接，欢迎点赞收藏支持。
Deepseek-R1 671B完全体模型对话（避开服务器繁忙）
XG180516的博客
02-21 246
访问 deepseek 官网，一直显示服务器繁忙？今天教大家专用的 api 接口来解决这个问题。硅基流动 x 华为云联合推出基于昇腾云的 DeepSeek R1&V3 推理服务。
DeepSeek 从入门到精通PDF 网盘 下载
johnny_hhh的博客
02-09 7465
更多书籍文档资料 可以看下：https://r4ssdwcygu.feishu.cn/docx/Ghgbd6Ne9oZg61xqFIgcc5s6nYd。清华大学 DeepSeek 从入门到精通PDF 网盘 下载。
Ubuntu 折腾满参数版 DeepSeek-R1 671B
lovely_yoshino的博客
02-08 1万+
Ollama 是一个开源的容器软件，专为运行大模型而设计。开源免费: Ollama 和支持的模型都是开源的，用户可以自由使用、修改和分发。简单易用: 只需几条命令即可启动和运行，无需复杂配置。模型丰富: 提供一键下载和切换功能，支持多种热门模型。资源占用低: 相比商业 LLM，Ollama 对硬件要求较低，可以在普通笔记本电脑上流畅运行。社区活跃: 拥有庞大且活跃的社区，用户可以轻松获取帮助和分享经验。
DeepSeek R1 671B 完整版本地部署教程
Object的博客
02-07 478
DeepSeek R1 671B 完整版本地部署教程
下载HuggingFace模型和数据集（免翻墙）
sinat_29950703的博客
10-18 1万+
官方的 huggingface-cli 命令行工具这个知乎博主总结的很全面我用下面这个流程下载就OK。
全网最全DeepSeek资料集合总结（网盘资料免费领取）！
qxf865618770的博客
02-16 1898
1，清华大学 DeepSeek:从入门到精通这个大家都陌生了，网上很多资料，之前也有发的资料，这里再发一次，有些新朋友可能没有保存或者没有看到！【清华大学】DeepSeek从入门到精通(字幕附件）链接：https://pan.quark.cn/s/9c77e9605cf72，清华大学第二谈：DeepSeek如何赋能职场应用?清华大学第二弹：DeepSeek赋能职场.pdf链接：https://pa...
DeepSeek—671B大模型全家桶搭建个人知识库，智能对话页面，智能代码生成助手（附保姆级教程）
qq_18469315的博客
02-04 1339
🔥【0元领671B大模型全家桶】985学霸都在用的AI神器！3步解锁论文神器/自动编程/文档分析黑科技，注册即送2000万token+30页保姆教程！金融分析师用它效率暴涨300%，前100名加赠30分钟视频指导，手慢无→
本地部署 DeepSeek-R1 大模型含视频教程 免费开源
weixin_74013176的博客
01-27 708
最近，一家名叫DeepSeek的初创公司经过技术迭代与升级，发布了全新一代大模型，“DeepSeek-V3”。由于这款大模型太过好用，DeepSeek R1 更是直接免费开源，在AI发烧友圈子传播后，传到了海外社交平台、技术论坛，引发了海外网友的连连称赞。各项性能指标更是和OpenAI-o1 模型不相上下，甚至做到了小部分的超越，关键是开源的，我们可以本地部署使用安装命令评估结果。
完整版Deepseek从入门到精通附最全指令汇总+各版本安装包+一键整合包【245G】-500T资源和其他各类资源分类整理完毕
simayijia的博客
02-08 1025
完整版Deepseek从入门到精通附最全指令汇总+各版本安装包+一键整合包【245G】NBA季前赛，常规赛、季后赛，总决赛、全明星回放。世界杯1930年至2022年比赛全部资源。提升孩子学习兴趣的知识大全集。初中高中清华大学状元笔记。手把手教学保姆级口语纠音。价值1000元的育儿书籍。会计实操学习课程资料。经典评书、广播剧合集。
DeepSeek使用手册资料下载地址 分享
心灵的专栏
02-10 1223
无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。我用夸克网盘分享了「DeepSeek使用手册」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。DeepSeek使用手册资料。
DeepSeek从入门到精通-清华【附下载链接】
The丶Star
02-10 2万+
DeepSeek从入门到精通-清华.pdf
目前我见到的全网硬件成本最低运行DeepSeek R1 671b满血版完整指南（翻译）
m0_63171455的博客
02-09 9916
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
深度解析DeepSeek R1 671B多场景部署方案
步子哥的博客
02-02 1675
本文针对DeepSeek R1 671B大模型的不同部署需求，从量化策略、硬件适配、调度算法三个维度系统阐述其实现细节。通过对比分析动态量化与标准量化的实现差异，揭示不同硬件平台下的优化要点，为工程实践提供理论指导。
一键安装deepseek-R1大模型，不用下这下那，纯分享
Wang_shu_han的博客
02-05 1894
下载这个压缩包，解压后根据步骤文档安装，1分钟就直接搞定，最后效果如下（我是8g的4070卡，运行8b参数的模型没有压力，贼快）
DeepSeek-R1 解读及技术报告中文版
热门推荐
2401_85343303的博客
01-26 2万+
DeepSeek-R1的研究标志着LLM推理能力进化的一次重要跨越。通过纯强化学习与蒸馏技术，团队不仅验证了模型自主进化的可能性，更构建了从理论研究到产业落地的完整链条。这一工作为AGI的发展提供了新范式：在减少对人类先验依赖的同时，通过算法创新与开源协作，推动智能技术的普惠与深化。未来，随着更多类似研究的涌现，我们或许正站在通用人工智能的真正起点。
DeepSeek-R1-UD-IQ1_M
02-18
### DeepSeek-R1-UD-IQ1_M 技术概述 DeepSeek R1 的特定版本 DeepSeek-R1-UD-IQ1_M 提供了一系列优化功能，旨在满足不同应用场景的需求。此版本特别强调了对国产芯片的高度适配能力以及独特的量化方案[^1]。 #### 硬件配置建议 对于 DeepSeek-UD-IQ1_M 的部署，推荐采用具备强大计算能力和高效能功耗比的服务器平台。具体而言，应选择支持 AVX-512 指令集的 CPU 和具有至少 80GB 显存的 GPU 设备来确保最佳性能表现。此外，针对国内用户群体，该版本还提供了专门面向鲲鹏、飞腾等国产处理器架构的支持选项。 #### 多样化的部署方式 除了传统的本地化安装外，DeepSeek-R1-UD-IQ1_M 还允许通过容器镜像的方式快速搭建运行环境，并兼容主流云服务提供商的产品线作为云端替代解决方案之一。特别是对于那些希望减少前期投入成本的企业来说，这样的灵活性显得尤为重要。 #### 关键特性展示 为了更好地理解这款产品的优势所在，下面给出一段 Python 代码片段用于调用并测试其 API 接口： ```python import requests url = "http://localhost:8000/api/v1/generate" payload = { 'prompt': '请解释什么是人工智能？', } response = requests.post(url, json=payload) print(response.json()) ``` 这段简单的脚本可以用来验证模型是否能够正常工作，同时也展示了如何利用 RESTful API 来获取来自 DeepSeek-R1-UD-IQ1_M 的自然语言处理结果。
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