超详细教程！5分钟本地部署DeepSeek R1

原创 已于 2025-01-31 17:53:13 修改 · 242 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#deepseek #ai #AI编程

于 2025-01-31 17:51:59 首次发布
wrangler_csdn
关注
DeepSeek R1 使用指南：架构、训练、本地部署
max202011161630的博客
01-29 4万+
DeepSeek 在最新论文中详细介绍了他们通过强化学习（RL）提升大语言模型（LLM）推理能力的创新方法——DeepSeek-R1。这项研究标志着一个重要的进展，即如何通过纯强化学习提升 LLM 解决复杂问题的能力，而不依赖于大量的监督微调。
手把手教你本地部署 DeepSeek R1
实事求是，追求技术，精益求精～将至而立之年，不忘年少初心！
02-03 8881
手把手教你Deepseek本地部署，每一步都有图片和解释
Deepseek R1 5分钟本地化部署
人工智能微客/aiweker
02-12 1252
在人工智能领域，DeepSeek的崛起犹如一颗璀璨的新星，迅速吸引了全球科技界的目光。作为一款基于Transformer架构的先进大语言模型，DeepSeek凭借其强大的自然语言处理能力和高效的推理速度，在文本生成、问答系统、翻译、摘要等多个任务中展现出了卓越的性能。其独特的训练数据多样性和模型架构优化，使得DeepSeek能够更好地理解上下文语义，生成更加连贯和准确的文本。
手把手带你搞懂Deepseek-V3 低成本知识库，收藏这一篇就够了！！
2401_85325397的博客
01-20 1万+
1 可以通过 api 添加各种模型 2 上传文档就能本地新建知识库 3 各种 AI 工具直接打开 4 知识库配合 deepseek 3 ，加上 COT 提示词 效果不错 5 还能画图 6 有简单 Artifacts 功能，直接渲染代码 7 可以多个模型一起回答问题，就是样式是直接铺下来的。
DeepSeek R1 入门指南：架构、训练、本地部署和硬件要求
xx_nm98的博客
01-31 2万+
DeepSeek-R1 不是一个单一的模型，而是一系列模型，包括：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。主要区别DeepSeek-R1-Zero 代表团队使用纯强化学习而不进行任何监督微调的初步实验。他们从基础模型开始，直接应用强化学习，让模型通过试错过程发展推理能力。虽然这种方法取得了令人印象深刻的结果（在 AIME 2024 上达到 71% 的准确率），但在可读性和语言一致性方面存在一些显著的限制。
DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求
粉丝们务必加入微信粉丝群
02-01 1万+
DeepSeek 团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（Reinforcement Learning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系：DeepSeek-R1系列包含两大核心成员：DeepSeek-R1-Zero参数规模：6710亿（MoE架构...
超详细！本地化部署DeepSeek R1+AnythingLLM搭建私有知识库
阿信AI实验室
03-18 2039
DeepSeek R1的核心作用在于，其通过强化学习技术实现数学、编程等复杂任务的自主推理，可以赋能很多真实场景，比如编程、数学、数据分析、办公提效等。：若通过云端传输敏感数据，可能被截获或滥用；：攻击者可诱导模型绕过安全机制输出有害内容（成功率74%）；：14.3%的幻觉率可能导致事实性错误。（也就是有时候会胡说八道）将DeepSeek进行本地化部署，可以避免上述的问题。本地部署私有化知识库的优势在于：整合分散的技术文档、会议记录等，支持权限分级；：如军工、金融等领域保护核心数据；
ubuntu 本地部署deepseek r1 蒸馏模型
鲨鱼儿的博客
02-07 1540
Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，内置 RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。
Ubutun本地部署DeepSeek R1
ou1531037815的博客
02-06 1595
在ubuntu利用Ollama本地部署deepseek
DeepSeek本地部署详细指南
热门推荐
m0_56896669的博客
02-01 14万+
通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求
python123456_的博客
02-14 1223
DeepSeek-R1 不是一个单独的模型，而是包括。
政安晨的AI大模型训练实践 五：用最小的模型 DeepSeek-R1-1.5B-Distill 尝试训练（用最省事最默认的参数微调一下）
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
02-09 2048
LLaMAFactory工具训练模型的流程包括数据准备、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估、模型调优和模型保存和部署。通过这个流程，可以从原始数据到训练好的模型，并在实际应用中使用。
本地部署 DeepSeek：小白也能轻松搞定！
再小的帆也能远航，把分享变成一种习惯
02-13 2877
最近DeepSeek太火了，以至于每个小伙伴都想试试。DeepSeek的到来可谓是开启了全民AI热潮。本以为DeepSeek本地化部署有多难，实际上验证后很简单，操作起来就像给电脑装个新软件那么简单，大约十多分钟可完成本地部署。
2025年用deepseek改命，附保姆教程！
大模型教程的博客
02-07 5430
DeepSeek，是一家在2023年7月17日成立的公司所开发的大模型名称。2024年1月5日，他们正式发布DeepSeek LLM，这是深度求索第一个发布的AI大模型。2024年5月7日，他们发布DeepSeek-V2，正式打响中国大模型价格战，当时新发布的 DeepSeek-V2 的API价格只有 GPT-4o 的 2.7%，随后一周时间，国产厂商全部跟进，字节、阿里、百度、腾讯全部降价。
《DeepSeek R1：大模型的安装与部署全攻略》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
01-26 2万+
在正式开始安装部署之前，我们先来简单了解一下 DeepSeek R1。DeepSeek R1 是由 [研发机构名称] 推出的一款具有先进技术的人工智能模型，它在自然语言处理、文本生成、智能问答等多个领域都展现出了出色的能力。该模型经过大量数据的训练，具备了强大的语义理解和逻辑推理能力，能够处理各种复杂的任务，为用户提供高质量的服务。通过以上步骤，我们详细介绍了 DeepSeek R1 的安装与部署流程，以及在安装部署过程中可能遇到的问题及解决方法。
Deepseek的应用|在GPU算力平台部署Deepseek-R1-1.5b轻量版模型的应用教程
微学AI的博客
02-08 2705
今天我将介绍一个最新的云端GPU算力平台，它是一个专为GPU加速计算设计的高性能计算中心，主要服务于软件和信息技术领域。它提供强大的、可灵活扩展的GPU资源，适用于机器学习、人工智能及视觉特效渲染等高计算需求的应用。灵活资源调度：平台能够根据具体工作负载精准调配计算资源，支持多种高端GPU型号，如NVIDIA RTX 4090、RTX 3090、A100和A800，满足不同场景下的计算需求。Kubernetes架构优化。
本地部署 ollama+deepseek-r1:1.5b
Young_Ma的博客
02-18 757
运行Docker Desktop，并在。
五分钟用AI编程工具写了个数据库翻译工具
最新发布
学知不足，业精于勤。
11-21 510
该代码实现了一个基于腾讯云翻译API的文本翻译功能，主要包括数据库连接配置、腾讯云签名生成和翻译请求处理。核心功能是使用腾讯云机器翻译API将英文文本翻译为简体中文，支持并发请求和失败重试机制（最多3次）。代码详细实现了腾讯云API v3签名算法，包含规范请求串生成、签名字符串拼接和HMAC-SHA256签名计算。翻译结果会截取前200个字符返回，并提供了完善的错误处理机制，包括API错误响应解析和重试逻辑。使用前需要配置腾讯云API密钥和数据库连接信息。
手把手教你本地部署 DeepSeek R1_如何本地部署deepseek r1
03-30
### DeepSeek R1 本地部署教程 DeepSeek R1 是一种先进的大语言模型，其本地化部署涉及多个步骤和技术要点。以下是关于如何在本地环境中设置和运行 DeepSeek R1 的详细介绍： #### 准备工作 为了成功完成 DeepSeek...
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
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