DeepSeek R1 推理模型通过LM Studio实现LLM本地部署

下载安装LM Studio

官网地址: https://lmstudio.ai/
如图,下载完成直接下一步下一步安装即可.
在这里插入图片描述

下载DeepSeek R1模型

使用Huggingface可能需要梯|子 如果没有的话可能需要大家手动从镜像站hf-mirror下载模型,然后复制到LM Studio的模型文件夹里,支持任何模型包括并不限于DeepSeek的模型。
HF-Mirror官网地址: https://hf-mirror.com/

  1. 进入网站在顶部搜索deepseek r1 gguf回车, gguf为LM Studio可使用的格式, 如图:
    在这里插入图片描述

  2. 搜索结果如图, 在搜索到的模型中选择适合电脑配置的模型
    在这里插入图片描述

    【模型选择】
    没有GPU:1.5B Q8推理 或者 8B Q4推理
    4G GPU:8B Q4推理
    8G GPU:32B Q4推理 或者 8BQ4推理
    16G GPU:32B Q4推理 或者 32B Q8推理
    24G GPU: 32B Q8推理 或者 70B Q2推理
    Qwen底模除了1.5B其他不建议,Llama底模推荐。

  3. 点击模型进入页面下载,如图,
    在这里插入图片描述

在LM Studio中配置模型

  1. LM Studio设置中文, 如图:
    在这里插入图片描述
  2. 模型路径更改, 如图, 默认为C:\Users\Administrator\.lmstudio\models
    在这里插入图片描述
  3. 在配置的路径目录下新建两层文件夹,名称随意, 再将模型复制到最里层文件夹, 如图:
    在这里插入图片描述
  4. 上述模型复制完成之后, LM Studio中就会显示出模型, 如图:
    在这里插入图片描述
  5. 模型导入完成之后, 设置模型, 如图:
    在这里插入图片描述
    点击一个模型进行配置
    在这里插入图片描述
    如果没有GPU, 就把CPU拉满, 配置完成后点击"加载模型", 如图:
    在这里插入图片描述
  6. 至此,本地部署完成,可以进行AI对话了.

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VS Code + Cline + DeepSeek 实现AI编程

### LM Studio DeepSeek 本地部署教程和配置指南 #### 工具介绍 LM Studio 是一款专为简化本地模型部署而设计的图形界面工具,能够帮助开发者迅速上手并完成复杂的大规模语言模型(LLM部署工作。该工具支持一键安装功能,极大减少了繁琐的手动配置需求[^2]。 #### 部署准备 为了顺利部署 DeepSeek R1 模型,在开始之前需确认计算机已满足最低硬件要求,并确保操作系统兼容性良好。对于 Linux 用户来说,可以参考特定于操作系统的离线部署文档以获取更详细的指导信息[^4]。 #### 下载与安装 访问官方资源页面下载最新版本的 LM Studio 应用程序包以及配套使用的 DeepSeek R1 模型文件。按照提示完成软件安装流程后启动应用程序[^1]。 #### 创建新项目 打开 LM Studio 后选择创建一个新的 DeepSeek 项目。在此过程中指定保存路径及加载预先下载好的模型权重文件。设置完毕点击下一步继续[^3]。 #### 参数调整 进入参数设定环节可根据实际应用场景微调各项超参选项,比如批量大小(batch size)、最大序列长度(max sequence length)等重要参数。合理优化这些数值有助于提高推理效率和服务性能表现。 #### 测试验证 完成上述步骤之后即可运行测试实例来检验整个系统是否正常运作。通过输入样本文本观察输出结果的质量情况从而判断部署的成功与否。如果遇到任何异常状况可查阅日志记录排查错误原因。 #### 整合开发环境 为了让日常编码更加便捷流畅建议将此套件同 Visual Studio Code 编辑器相结合使用。借助插件扩展实现无缝衔接进一步提升工作效率享受愉快编程时光。 ```bash # 示例命令用于启动服务端口监听 lmstudio serve --model-path ./models/deepseek_r1 --port 8080 ```
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