DeepSeek-R1大模型部署

最新推荐文章于 2025-05-06 12:30:00 发布
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文章标签： DeepSeek-R1 DeepSeek 自然语言处理
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DeepSeek | 速度求索  👍

一、安装Ollama

可以参考我之前的文章

二、部署DeepSeek-R1自然语言大模型

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DeepSeek-R1

##打开CMD

  >> ollama run deepseek-r1:模型参数

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接下来你就可以使用大模型了！

zhangyikai258
关注
大模型部署的问题，以及企业级大模型的分布式部署方案
python122_的博客
07-20 871
大模型的分布式训练和部署，是一个必须要学会的东西**”**在学习大模型的过程中，很多人都知道大模型的训练与部署，但网上大部分资料介绍的都是单机训练和部署。比如在之前的文章中——，介绍了本地部署大模型的三种工具。但这些工具总会有各种各样的问题。01大模型训练或部署中的问题在学习大模型训练和部署的过程中，很多人都是按照网络上的教程进行学习；但这些教程大部分只讲了浅显的东西，还有很多问题没有讲明白。比较明显的两个问题就是，大模型的规模问题和大模型的适配问题。
大模型部署过程中需要注意的事项
ai2nv的博客
01-04 1243
通过微调来提高模型在特定任务上的准确性和效率，同时节省大量的训练时间和计算资源，微调过程通常从选择一个已在大量数据上训练过的模型开始，然后在针对特定任务精心准备的数据集上继续训练，通过调整模型参数来优化性能。首先是模型的规模，即其参数的数量。模型的大小直接影响到其性能，大型模型通常能提供更高的准确性和更强的学习能力，但也需要更高的计算资源需求和更长的训练时间。在构建高效的语言模型时，一个关键的决策点是选择最适合的模型架构，市面上成熟的架构有GPT-3或BERT，它们擅长处理特定类型的任务和数据。
汇总！7种大模型的部署方法！
python1222_的博客
06-06 4915
选择部署框架的关键在于任务需求。只有根据实际需求来确定合适的框架，才能确保项目的顺利推进和成功实现。因此，在选择部署框架时，我们应该深入了解框架的特性、优缺点以及适用场景，综合考虑项目规模、技术栈、资源等因素，从而选择最适合的框架来支撑项目的实施。这样不仅可以提高开发效率，还能降低项目风险，确保项目的顺利推进和最终成功。
一文带你了解大模型部署的七种方案
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轻口味的专栏
05-06 2913
近年来，随着大规模预训练模型（LLM）的蓬勃发展，如何将这些模型高效、可靠地投入生产成为业界关注的热点。不同团队对部署方案的需求差异巨大：有的注重零代码快速上线，有的追求极致的吞吐与低延迟，有的强调端边协同，有的倾向本地化轻量化。面对纷繁复杂的部署选型，本文汇总并深度解析七种代表性方案，帮助架构师与工程师们快速对比与决策。
解锁大模型潜力：vLLM 集群部署 满血DeepSeek R1 671B大模型实战指南
m0_59163425的博客
02-25 5248
导语： 大模型时代，如何高效部署和推理成为关键挑战。DeepSeek 是一个专注于中文理解和生成的大模型系列，涵盖了文本分类、情感分析、机器翻译、文本摘要等多个任务。其强大的语义理解和生成能力，为各种自然语言处理应用提供了有力支持。本文将带你深入探索 vLLM 集群部署 DeepSeek 大模型的实战技巧，解锁大模型应用的无限可能！近年来，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展，但其庞大的参数量和计算需求也给部署和推理带来了巨大挑战。如何高效、稳定地运行大模型，成为开发者们关注的焦点。
K8s GPU 资源管理探索：在 KubeSphere 上部署 AI 大模型 Ollama
KubeSphere
07-10 2417
作者：运维有术星主随着人工智能、机器学习、AI 大模型技术的迅猛发展，我们对计算资源的需求也在不断攀升。特别是对于需要处理大规模数据和复杂算法的 AI 大模型，GPU 资源的使用变得至关重要。对于运维工程师而言，掌握如何在 Kubernetes 集群上管理和配置 GPU 资源，以及如何高效部署依赖这些资源的应用，已成为一项不可或缺的技能。今天，我将带领大家深入了解如何在 KubeSphere 平台上，利用 Kubernetes 强大的生态和工具，实现 GPU 资源的管理和应用部署。
DeepSeek大模型的部署模式，你知道几种？本篇教你6种模式，快收藏起来慢慢看！！
bugyinyin的博客
02-06 3597
DeepSeek模型在过去的半个月中成了全球最受追捧的对象（没有之一），从各大公司的实际行动可见一斑。
ollama 部署 deepseek-r1 70B 模型完整指南.pdf
02-10
如果能够看到预期的运行界面，如“Ollama is running”，则说明模型部署成功。 整个部署过程中，对于可能出现的技术问题，如OCR扫描文字识别错误或漏识别，应进行理解并适当调整，以保证部署流程的连贯性和准确性。
DeepSeek-R1推理开源源码+模型（本地部署）.zip
02-17
标题中所提及的"DeepSeek-R1推理开源源码+模型（本地部署）.zip"表明本压缩包文件包含了DeepSeek-R1项目的核心组件——推理引擎的源代码以及相关的机器学习模型文件。推理引擎通常指的是用于执行模型推理的软件组件...
DeepSeek-R1最佳本地部署+知识库+联网搜索（2个安装包1条命令搞定）.pdf
02-10
为了实现DeepSeek-R1的本地部署，用户需要遵循一系列简单步骤，首先需要下载并安装两个关键组件：Ollama官方版和AnythingLLM。具体步骤包括访问提供的下载链接，下载相应的软件安装包。完成下载后，下一步是选择合适...
DeepSeek大模型的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF版本，2025.2.6最新版的安装包OllamaSetup.exe
02-07
由于DeepSeek大模型的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF版本可能涉及复杂的计算和数据处理工作，其安装和部署可能需要在具备一定计算资源的环境下进行，例如配备高性能GPU的工作站或服务器。在安装过程中，用户...
DeepSeek-R1 源码 + 文档
02-08
在计算机视觉方面，DeepSeek-R1可能包含了一些用于图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务的预训练模型和源代码。这些模型可能基于流行的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch。开发者可以通过这些源码深入...
大模型部署全攻略！手把手教你部署开源 DeepSeek，告别访问受限困扰！
2401_85373691的博客
02-07 1042
近年来，大模型技术突飞猛进，全球各大科技公司纷纷投入研发，形成了一系列成熟的主流大模型。以下是目前国内外最具代表性的大模型：从上表可以看出，国内大模型在中文理解方面更具优势，同时涌现出大量开源方案，为用户提供了更灵活的部署选择。此外，根据SuperCLUE最新发布的大语言模型排行榜，国内大模型主要供应商如下：下面回答一个最近用户提问比较多的问题，为什么国内外有这么多大模型了，DeepSeek还能这么火爆呢？
大语言模型训练部署流程及步骤
python12345_的博客
05-27 2466
事实上，技术进步能够给我们带来的好处是，变量X的提高使得我们训练模型所需要的时间正在逐步减少，因此对于搭建自有的大模型来说，训练多大的规模参数就需要有多大规模的算力。初代大模型的推出是具有跨时代的意义，这不仅仅是让人们充分利用到大语言模型的便利性，也为更多大语言的推出铺平了道路，例如：ChatGPT训练了几乎所有能在公开渠道找到的数据，包括全部的推特数据（事实上，今年马斯克已经限制了推特API的采集数量，所以后续大模型再想利用全部的推特数据来完成训练，几乎已经不可能了）。一个批被分割成更小的微批；
DB-GPT在Linux服务器上本地模型+多集群部署记录【Qwen】
qq_41167350的博客
04-26 2048
服务器系统盘空间有限，选择将权重文件存放在了mnt虚拟磁盘中，通过软连接的方式进行映射。默认情况下，Model Server会启动在8000端口，但防止被占用选择了8008端口。如上部署好的模型服务，可以通过dbgpt_server来使用。按照连接Linux服务器上的MYSQL，并进行对话。–light 表示不启动嵌入式模型服务。注意，确保使用您自己的模型名称。配置文件来更改连接模型地址。
《DeepSeek R1：大模型的安装与部署全攻略》：此文为AI自动生成
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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集群版一键部署
小马哥的博客
02-19 1520
DeepSeek-R1是深度求索（DeepSeek）于2025年1月20日发布的开源人工智能大型语言模型。在数学、代码及推理任务上的表现与 OpenAI-o1 旗鼓相当。DeepSeek-R1(7b)是 DeepSeek R1 的中端版本。其设计目标是将 DeepSeek R1 的强大推理能力转移到更小的模型中，以提高计算效率和部署灵活性。
幻方 AI DeepSeek 模型背后的万卡集群建设
m0_59163425的博客
10-29 4576
深度学习 （DL） 和大型语言模型 （LLM） 的快速发展对计算能力和带宽的需求呈指数增长。此外，更快的计算芯片和互联的成本也往往很高，这大大增加了高性能计算（HPC）的构建成本。为了应对这些挑战，作者提出了 Fire-Flyer AI-HPC 架构、软硬件协同设计框架及其最佳实践。对于深度学习训练，作者部署了配备 10000 个 PCIe A100 GPU 的 Fire-Flyer2，实现了接近 DGX-A100 的性能，同时将成本降低一半，能耗降低 40%。
腾讯部署Deepseek-R1大模型
02-26
### 腾讯部署 Deepseek-R1 大模型的方法 #### 使用腾讯云 Cloud Studio 部署 DeepSeek-R1:14B 模型 在腾讯云Cloud Studio环境中，可以通过简单的命令快速启动DeepSeek-R1大模型。具体来说，在打开终端之后（可通过快捷键`Ctrl+~`），只需执行如下指令即可完成下载与运行工作： ```bash ollama run deepseek-r1:14b ``` 此方法适用于希望迅速测试或验证概念的开发者群体[^1]。 #### 利用腾讯云 HAI 服务器进行高效部署 对于更复杂的生产环境需求，则可以借助于腾讯云提供的高性能计算资源——HAI服务器来实现更为稳定可靠的部署方案。整个流程大约耗时五分钟，主要涉及以下几个方面的工作： - **服务器准备**：确保所选实例规格满足最低硬件要求； - **软件安装**：按照官方文档指引配置必要的依赖库及工具链； - **模型加载**：上传预训练权重文件至指定路径下，并调整相应参数设置以便顺利加载目标架构版本； - **接口封装**：编写API服务端代码片段用于接收外部请求并向用户提供预测结果反馈； 上述步骤能够帮助技术人员实现在本地环境下对DeepSeek-R1大模型的有效调用[^2]。 #### 近乎零成本体验云端部署全攻略 除了以上两种方式之外，还有专门针对初创企业和个人研究者的低成本甚至免费解决方案可供选择。这类项目通常会集成多种流行的深度学习框架以及优化后的推理引擎，从而降低初次接触者的学习曲线和技术门槛。同时也会提供丰富的案例分析报告供参考借鉴，促进更多创新应用场景落地开花[^3]。
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