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deepseek怎么在本地部署r1模型-deepseek本地部署r1模型教程

時(shí)間:2025/02/10 16:03:03 編輯:川崎伊俊

最近,國(guó)產(chǎn)推理大模型DeepSeek R1成為了熱門話題,經(jīng)過(guò)親自測(cè)試,推理效果堪稱出色,已經(jīng)達(dá)到了階段性的技術(shù)突破。今天,小編將以最簡(jiǎn)單的方式,教大家如何在本地部署這款強(qiáng)大的模型,幫助你輕松體驗(yàn)DeepSeek R1的魅力,不論是用來(lái)自己體驗(yàn),還是用于開發(fā)研究,都大有裨益。

deepseek怎么在本地部署r1模型

步驟一:下載安裝Ollama軟件

首先,訪問Ollama官網(wǎng),下載并安裝Ollama客戶端,支持Windows、MacOS和Linux系統(tǒng)。

對(duì)于國(guó)內(nèi)用戶,官網(wǎng)可以直接訪問,安裝過(guò)程也十分簡(jiǎn)便。

步驟二:運(yùn)行命令部署DeepSeek R1模型

安裝好Ollama后,打開命令行窗口,輸入以下命令:

bash復(fù)制編輯ollama run deepseek-r1:7b

此命令會(huì)自動(dòng)下載并部署DeepSeek R1的7B模型。

部署成功后,你就可以體驗(yàn)DeepSeek R1模型強(qiáng)大的推理能力了。

如果你希望嘗試更高性能的模型,接著看下文的高級(jí)特性部分。

高級(jí)特性

1、確定電腦是否能運(yùn)行某個(gè)參數(shù)量的模型

要確認(rèn)你的電腦是否能夠運(yùn)行DeepSeek R1模型,關(guān)鍵是看顯卡的顯存大小。

顯卡性能要求相對(duì)較低,即使是像 1080、2080 這樣的老顯卡,也能運(yùn)行得相當(dāng)流暢。

只要顯存夠用,就可以順利運(yùn)行模型。

>>>顯卡要求的原始測(cè)評(píng)<<<

這里是顯卡顯存要求的參考表:

顯卡要求詳情

2、運(yùn)行不同參數(shù)量的模型

了解自己顯卡的顯存后,你可以選擇更適合的模型。

通過(guò)訪問Ollama官網(wǎng)并搜索DeepSeek,你可以找到R1系列的不同參數(shù)模型。

模型的參數(shù)越大,效果通常越好。

找到你需要的模型后,復(fù)制右側(cè)提供的命令,在命令行中運(yùn)行即可。

3、運(yùn)行命令客戶端

你可以通過(guò)以下終端程序運(yùn)行命令:

Windows: CMD 或 PowerShell

MacOS: iTerm 或 Terminal

Linux: 任意終端

4、使用美觀的客戶端與模型互動(dòng)

部署好DeepSeek R1模型后,你可以選擇一個(gè)漂亮的客戶端來(lái)與模型進(jìn)行對(duì)話。

一個(gè)很棒的開源項(xiàng)目是Open Web UI,它支持與Ollama 部署的模型互動(dòng)。

你只需填入本地服務(wù)的地址localhost:11434即可(默認(rèn)端口是 11431)。

如果你熟悉Docker,還可以通過(guò)Docker來(lái)運(yùn)行這個(gè)客戶端。

另外,如果你需要其他更漂亮的客戶端,可以試試Lobe-Chat,它也是開源的,并且非常簡(jiǎn)潔易用。

DeepSeek與OpenAI模型對(duì)比

推理能力測(cè)試:

DeepSeek R1具有出色的數(shù)學(xué)計(jì)算能力,可以處理諸如1.11 和 1.09等復(fù)雜問題。

它還可以自動(dòng)生成思維鏈,處理更復(fù)雜的推理任務(wù)。

通過(guò)這些測(cè)試,可以看出DeepSeek R1在推理能力上的優(yōu)勢(shì),不僅僅限于簡(jiǎn)單的對(duì)話,它還能夠應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的推理任務(wù)。

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