本地部署DeepSeek R1：打造专属私人AI助手指南

最新推荐文章于 2025-02-28 20:33:05 发布
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分类专栏： AI智能 文章标签： 人工智能 deepseek
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在当今人工智能蓬勃发展的浪潮中，DeepSeek R1模型的本地部署为用户带来了全新的体验。它不仅能够保障数据隐私，还具备与商业AI模型相媲美的出色性能。随着计算能力的不断提升以及开源AI社区的日益壮大，用户如今可以在本地运行高性能AI模型，无需再依赖云端计算，从而获得更加自由、安全的AI使用体验。

DeepSeek R1模型简介

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。

安装前的准备工作

在着手安装之前，需要确保系统满足以下基本要求：
操作系统：Windows 10或更高版本 / MacOS / Linux
存储空间：根据所选模型大小，预留足够的存储空间
网络连接：稳定的网络连接，仅用于初始下载阶段

硬件配置建议

最低配置（适用于基础7B模型运行）：
CPU：Intel i5 第8代或AMD Ryzen 5 2600
RAM：16GB
存储：至少10GB可用空间
推荐配置（配备高性能GPU，如NVIDIA RTX系列）：
GPU：NVIDIA RTX 3060或更高
RAM：32GB
存储：至少50GB可用空间
高端配置（适合运行70B模型）࿱

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本地部署DeepSeek R1：打造私人AI助手完全指南
海棠AI实验室
01-28 1万+
DeepSeek R1 是一款由 DeepSeek 团队开发的先进推理模型。它不仅在性能上可与业界领先的商业模型相媲美，更重要的是，它完全开源，允许用户在本地环境中自由部署和使用。DeepSeek R1 支持多种模型规模，从轻量级的 1.5B 参数模型到强大的 70B 参数模型，用户可以根据自己的需求和硬件条件灵活选择。DeepSeek R1 的主要特点：开源免费：用户可以自由使用、修改和分发。高性能：在多项基准测试中表现出色，可与商业模型媲美。多规模选择。
【deepseek】本地部署DeepSeek R1模型：使用Ollama打造个人AI助手
weixin_46481662的博客
01-29 9602
DeepSeek R1是一个强大的开源语言模型，通过Ollama可以轻松实现本地部署。本文将详细介绍如何在本地部署和使用DeepSeek R1模型，并结合Page Assist插件实现更便捷的AI交互体验。通过Ollama部署DeepSeek R1模型，结合Page Assist插件，您可以搭建一个功能强大的本地AI助手系统。这不仅可以保护您的隐私，还能提供更快速的响应体验。根据您的硬件配置选择合适的模型版本，就能享受到高质量的AI服务。希望本教程能帮助您成功部署和使用DeepSeek R1模型。
一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求（建议收藏）
2401_85343303的博客
02-05 10万+
发布[把AI带回家：DeepSeek-R1本地部署指南！再也不怕宕机了！！]后，有不少读者私信询问本地部署DeepSeek-R1的电脑配置要求。收到，本文来一起看看DeepSeek-R1每个版本的配置要求及适合场景。根据 Ollama 平台提供的 DeepSeek-R1 模型信息，以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。
DeepSeek-R1本地部署配置要求（建议收藏）
weixin_44245188的博客
02-07 9683
显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）硬盘: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
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。
deekseek-r1本地部署指南极简版
热门推荐
404 Not Found
01-24 13万+
最近，deepseek ai发布了一个超强开源版本的大模型，效果接近于Chat GPT o1-mini，并且提供了支持本地部署的版本，本教程旨在让读者学会本地部署，后续的应用落地，随缘更新❤️，最后使用一个案例展示deepseek-r1的推理能力。
本地部署deepseek r1:7b的chatbox简易版步骤（同理其他大模型）
sinyonde的博客
02-08 515
​​​​​实现效果：背景：在本地使用比网页端能保护数据安全；调用api 反应更快，网页端时常服务器繁忙实现功能：在本地使用大模型，类似网页端的交互方式前面尝试：尝试用ollma 下载大模型后用docker 制作chatbot，但是docker下载后弹出公司的警告不允许运行，所以问deepseek如何轻量部署下载地址继续在终端运行以下命令下载大模型，r1:7b 版本大概需要下载1.5-2个小时，在这期间可以先进行步骤3。
轻松部署 DeepSeek R1：基于 Ollama、Chatbox 平台的操作指南
暖风
01-25 2万+
打开浏览器，访问Ollama官网，点击“Download”进入下载页面。该平台支持Windows、macOS和Linux系统，苹果平台无论是Intel内核还是M1系列均能适配。：在Windows系统下，获取对应的exe应用程序后，双击启动安装程序。安装过程中，全程选择默认设置，点击“Install”后一路确认到底。安装完成后，程序会自动启动，此时在电脑右下角的托盘区域，你将看到Ollama的应用图标。ollama -v。
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统
理论都是虚的，代码才是王道。
01-28 7万+
在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeek R1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。
一文玩转本地化部署DeepSeek！
huang9604的博客
02-04 1万+
本文将详细介绍如何本地化部署DeepSeek，并应用于生活和工作。在大多数情况下，优先推荐官网chat或者官网API调用，效果更佳。本文的主要面向场景在于：免费、稳定、高效且隐私安全。
DeepSeek本地化部署全攻略，轻松拥有专属 AI 助手
zhishi0000的博客
02-06 7811
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。2.页面下拉，根据自己电脑的配置选择合适的参数规模（7b 代表 70 亿参数，14b 代表 140 亿参数，参数越多，模型越大，效果理论上也会更好，但对电脑配置要求也更高），然后复制对应的下载命令。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
DeepSeek无视电脑配置本地部署私人知识库，复刻自己解决问题的思维
2401_84495872的博客
02-04 3840
上篇给大家介绍如何在自己电脑本地，免费快速安全地部署DeepSeek。详情请仔细回看[《DeepSeek被围攻，3分钟教你免费快速安全地部署本地DeepSeek》]，绕过服务器限制，免费、快速、安全地使用DeepSeek的强大功能。这一方法不仅能让你在DeepSeek官网陷入混乱时依然能正常使用，还能让你在本地设备上体验更快、更加私密的AI服务。简单来说，如果你上传的所有内容，都是你自己脑子中的知识以及自己写出来的文字，那么DeepSeek就能深度学习你的思维，最后并把这种思维用来解决你接下来问的问题。
超详细！DeepSeek本地搭建部署、搭建知识库及智能体教程
最新发布
Ljugg的博客
02-28 3411
通过以上详细的步骤，我们完成了DeepSeek的本地搭建部署、知识库的搭建以及智能体的创建。这一过程不仅让我们深入了解了大模型的应用，还为我们开发个性化的智能应用奠定了基础。在实际应用中，可以根据具体需求进一步优化模型、知识库和智能体的性能和功能。希望本文能帮助大家快速上手DeepSeek相关技术，开启属于自己的人工智能创新之旅。
本地部署和云端部署的优缺点
阿拉伯梳子的专栏
01-15 3804
在软件开发领域，本地部署和云端部署都是常见的部署方式。本地部署是指将软件运行在自己的硬件设备上，而云端部署是将软件部署在云服务提供商的服务器上。本文将从成本、控制权、通用性、集成度和技术依赖性等方面，探讨本地部署和云端部署的优缺点。
高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话
2301_80863610的博客
01-31 2万+
随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火，很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作，并且离线也可以使用，这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于open ai 的gpt。
4070s显卡部署Deepseek R1
lindorx的博客
01-25 1万+
基于4070s显卡，使用ollama部署deepseek r1模型
部署deepseek R1对电脑的性能需求有哪些？
huang9604的博客
02-07 1万+
部署deepseek R1对电脑的性能需求有哪些？
怎么本地部署DEEPSEEK
02-09
### 部署 DEEPSEEK 的本地环境设置 为了在本地环境中成功部署 DEEPSEEK，需遵循特定的操作流程来确保软件能够正常运行。准备工作包括安装必要的依赖项以及配置相应的环境变量。 #### 安装依赖库 首先，在目标机器上需要有 Python 3.x 版本的支持，并通过 pip 工具安装所需的Python包。这些包通常会在项目的 `requirements.txt` 文件中列出[^1]： ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 获取源码 可以从官方仓库克隆最新的代码版本到本地计算机。这一步骤对于获取最新功能和修复潜在错误至关重要[^2]: ```bash git clone https://github.com/DeepSeekAI/deepseek.git cd deepseek ``` #### 设置环境变量 某些情况下可能还需要设定一些环境变量以便程序可以找到外部资源和服务接口。具体哪些变量取决于实际应用场景的要求[^3]。 #### 启动服务 完成上述准备之后就可以启动DEEPSEEK的服务端了。一般会有一个简单的命令用于启动整个应用栈: ```bash python manage.py runserver ``` 如果一切顺利的话，现在应该可以在浏览器里访问 http://localhost:8000 来查看已部署的应用界面[^4]。
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