如何本地部署DeepSeek R1

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title: 如何本地部署DeepSeek R1
date: 2025-02-07T15:33:31Z
lastmod: 2025-02-08T10:58:39Z

如何本地部署DeepSeek R1

​​官网地址：https://www.deepseek.com/

最近Deepseek非常火爆，但是由于国内的技术超越了国外的技术，导致国外某些政客非常眼红阿，开始使用网络攻击，导致使用网页版的DeepSeek非常不稳定，所以我准备本地部署一下DeepSeek R1。

1. 下载AI届的docker(ollama)

下载地址：https://ollama.com/download

在这里插入图片描述
​

1.1 Linux版本安装

  • 自动安装

    可以使用下面的命令行直接安装，但是我这边即使开了梯子也无法直接安装成功，所以我选择手动安装。

    curl -fsSL https:
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Ubutun本地部署DeepSeek R1
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在ubuntu利用Ollama本地部署deepseek
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实事求是，追求技术，精益求精～将至而立之年，不忘年少初心！
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先安装ollama，安装完毕保持ollama运行，再安装deepseek，7b代表下载的r1版本，版本越高消耗资源越大。打开命令行窗口，使用第二步的deepseek命令，输入中文提问题。第三步：开放windows防火墙。
32B参数实现推理飞跃：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B重新定义小模型性能边界
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【deepseek】deepseek-r1本地部署-第一步：下载LM Studio
Evenurs的url
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通过以上步骤，您就可以成功下载并安装LM Studio了。希望这些信息对您有所帮助！
DeepSeek R1模型本地部署教程 （含软件包）
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deepseek 本地部署 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数..
DeepSeek-R1 32B 的本地部署
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是一个通过知识蒸馏技术从小型化模型中提取推理能力的高性能语言模型。它是基于 DeepSeek-R1 的推理能力，通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上，从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。
DeepSeek本地部署教程，超级简单！
SQL数据库开发
02-07 1851
大家好，我是岳哥。最近，由于DeepSeek官网经常卡顿，不少人都开始玩起来DeepSeek本地部署。不少自媒体博主纷纷发文，手把手教大家如何在自己的电脑上搭建这个强大的AI模型，甚至还有淘宝9.9远程帮忙本地化部署DeepSeek。这钱是真赚不来，感觉真的有手就行啊，话不多说，给大家分享一下本地化部署DeepSeek下载Ollama下载地址：https://ollama.com/download...
ubuntu 本地部署deepseek r1 蒸馏模型
鲨鱼儿的博客
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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。
本地部署DeepSeek R1：打造专属私人AI助手指南
01-31 6319
DeepSeek R1是一款性能卓越的推理模型，其表现能够与OpenAI的模型相抗衡。最令人振奋的是，该模型现已支持完全在本地运行，无需持续的网络连接。用户可以根据自身需求和硬件条件，选择不同规模的模型版本，借助本地算力实现高效推理。通过本文提供的详细步骤，用户可以在本地成功部署DeepSeek R1模型，享受私密、高效的AI助手服务。这种本地部署方式不仅确保了数据安全，还为用户提供了高度自由的AI使用方式，无论是个人开发者还是企业用户，都可以根据自身需求灵活定制并充分利用本地AI的强大功能。
[AI]Mac本地部署Deepseek R1模型 — — 保姆级教程
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8-0.gguf（第一部分）
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf是GGUF文件，是Q8_0量化版本，可以直接在ollama中实现本地部署，一共有两部分，全部下载两个部分，放在同一个文件夹中，再解压就可以了。文件大小1.76G
如何快速下载Huggingface上的超大模型，不用梯子，以Deepseek-R1为例子
扶着老奶奶闯红灯
01-22 1万+
就在昨天DeepSeek-R1模型问世即爆火，37B的大模型，你想部署一下试试吗？我就想试试，毕竟本人有8卡A100可以玩。首先我们需要从Huggingface下载模型权重，我在国内，文件太大了，下载不了。有方法，有教程，请仔细看。
使用BitaHub部署DeepSeek-R1
是我的博客
01-23 1万+
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布并开源了最新的推理模型–，性能比肩OpenAI-o1，同时还开源了 6 个R1小模型，使用从 DeepSeek-R1 蒸馏出来的知识去微调 Qwen、Llama，参数包含了1.5B、7B、 8B、14B、32B、70B，能够满足各种场景。本次将使用BitaHub部署DeepSeek-R1-Distill，BitaHub是一个开放的Al和深度学习社区，GPU算力资源有4090、A100 等高性能显卡，提供了全流程的 AI 开发、训练、部署的专业环境。
什么是DeepSeek-R1蒸馏模型？
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所以昨晚，DeepSeek在DeepSeek-V3之后发布了另一个革命性的模型，即DeepSeek-R1和我的孩子，这看起来是一个重大的发布，因为这个模型在几个基准测试中已经超越了OpenAI-o1，即SOTA推理模型。例如，在推理基准测试中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的表现优于DeepSeek-R2-Zero-Qwen-34B，这表明对于较小的模型来说，蒸馏是一种更经济、更有效的方法。蒸馏的目标是使DeepSeek-R1等大型模型的推理能力能够被更小、更高效的模型所利用。
【deepseek大模型 下载镜像】可用的下载镜像地址
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大模型镜像下载网站推荐大家使用。
比较 DeepSeek-R1 模型：32B、70B 和 R1，看完这一篇你就明白了！！
嘴巴吃糖了
03-10 2016
DeepSeek 是一家由梁文锋于 2023 年创立的中国 AI 公司，该公司在发布 DeepSeek-R1 模型后，在人工智能领域取得了重大进展。这种开源语言模型因其在推理任务中的表现而备受关注，可与 OpenAI 的 o1 等模型相媲美。值得注意的是，DeepSeek 仅用通常所需资源的一小部分就实现了这一目标，凸显了中国在 AI 技术领域的快速进步。
DeepSeekR1 模型本地部署
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在自然语言处理领域，DeepSeek R1 模型以其强大的性能吸引着众多开发者。本文将为你提供一种超简单、快速的方法，让你在本地运行 DeepSeek R1 模型。
DeepSeek-R1私有化部署——使用Python实现DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型部署调用与流式输出
知来者逆的博客
03-01 1822
DeepSeek-R1-Distill-Qwen 是 DeepSeek 团队基于 DeepSeek-R1 模型通过蒸馏技术生成的一系列轻量化模型。这些模型在保持高性能推理能力的同时，显著降低了计算资源和内存需求，适合在资源受限的环境中部署。DeepSeek-R1-Distill-Qwen 系列模型是通过从 DeepSeek-R1 模型中提取推理模式并迁移到更小的模型架构中生成的。
本地部署deepseek R1
02-11
### 关于本地部署 DeepSeek R1 的指南 对于希望在本地环境中部署 DeepSeek R1 的用户来说，官方文档通常是最权威的信息源。然而，在当前提供的参考资料中并未直接提及有关 DeepSeek R1 部署的具体细节[^1]。 为了实现这一目标，一般流程涉及以下几个方面： #### 准备工作环境 确保拥有合适的开发工具和依赖项安装完毕。这可能包括但不限于 Python 版本管理器 pyenv、虚拟环境 venv 或 conda 等用于隔离项目依赖关系的解决方案[^2]。 #### 获取代码库副本 通过版本控制系统 Git 下载所需的应用程序仓库到本地机器上。此操作可以通过命令行完成，例如 `git clone` 命令来获取远程存储库的一个克隆版本。 ```bash $ git clone https://github.com/deepseek-r1/repo.git ``` #### 完成必要的配置设置 根据应用程序的要求调整配置文件中的参数设定。某些情况下，这些配置可能是敏感数据（如 API 密钥），因此建议将其存放在安全的地方并遵循十二要素应用原则[^3]。 #### 启动服务实例 利用 Docker Compose 文件定义和服务描述符启动容器化应用及其关联的服务组件。这种方法简化了多进程系统的编排过程，并使得跨不同操作系统平台的一致性变得更容易维护。 ```yaml version: '3' services: web: build: . ports: - "8000:80" db: image: postgres ``` 由于缺乏针对 DeepSeek R1 明确的操作手册，上述指导基于常规实践总结而成。强烈推荐访问官方网站或联系技术支持团队以获得更精确的帮助和支持。
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