deepseek r1本地部署教程,硬件要求,大模型如何下载?
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除了本地部署,你也可以尝试:deepseek api调用教程:
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deepseek简介
deepseek 核心技术与优势
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多模态理解能力：支持图文混合输入解析，例如在医疗影像分析中实现98.7%的识别准确率。
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动态推理优化：采用自研的Dual-Chain Reasoning技术，推理速度提升3倍，能耗降低40%。
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领域自适应：通过混合专家（MoE）架构实现参数动态激活，在金融风控场景的误报率较传统模型降低62%。
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安全合规体系：内置三重内容过滤机制和价值观对齐模块，安全评分达92.5/100。
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训练效率突破：采用3D并行训练策略，千亿参数模型训练时间从行业平均6个月缩短至45天。
产品与应用
开源策略
行业影响
未来展望
什么是Ollama?
主要特点
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本地运行能力：用户可以在本地机器上部署和运行语言模型，无需依赖外部服务器或云服务，从而提高数据处理的隐私性和安全性。
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多平台支持：支持多种操作系统和 Docker 容器，适应不同用户的需求。
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灵活的模型自定义：用户可以通过 Modelfile 定制模型参数和行为，还可以从 GGUF、PyTorch 和 Safetensors 等格式导入模型。
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丰富的 API 和库支持：提供 Python 和 JavaScript 库，以及 CLI 和 REST API，方便开发者集成到各种应用中。
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预构建模型库：提供了一系列预训练的大型语言模型，如 Llama 2、Mistral、Code Llama 等，用户可以直接使用这些模型。
功能与使用
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模型管理：支持创建、拉取、删除、复制模型，以及列出本地模型等操作。
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多模态支持：部分模型支持图文混合输入，例如可以对图像进行内容识别。
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命令行与 REST API：通过命令行工具和 REST API，用户可以方便地与模型进行交互。
应用场景
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本地知识库问答：结合本地数据进行问答。
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代码生成与补全：通过 Code Llama 等模型辅助编程。
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多语言翻译：支持多种语言的翻译任务。
安装与使用
需要本地部署deepseek r1大模型,你需要以下几个工具:
1.一台配置合适的电脑
2.下载安装ollma
3.下载,安装DeepSeek-R1大模型 就可以在终端里使用大模型了(不好看,使用不方便)
4.安装Chatbox Al等ai客户端调用,使得ui更加美,使用更方便
下面跟着一步步来操作吧!
本地部署 DeepSeek：释放 AI 性能的终极指南
对于大多数用户来说，90% 的场景确实不需要本地模型。然而，如果你希望快速体验 DeepSeek 的强大性能，并且拥有不错的电脑配置，那么本地化部署将为你带来显著的优势。以下是一些适合本地部署的场景：
- 数据隐私：本地部署确保数据不离开你的服务器，安全性更高。
- 定制化需求：可以根据业务需求灵活调整模型参数和功能。
- 离线使用：再也不用担心“服务器繁忙”的问题。
- 成本可控：长期使用比云服务更经济，尤其适合高频调用场景。
接下来，我们将演示全网最简单的本地部署教程，让你轻松上手。
Step 1：下载并安装 Olama
Olama 是一个大模型的本地管理工具，能够将复杂的云端模型轻松迁移到你的本地电脑上。它支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。
1.进入官网，点击下载(download)按钮。
2.根据你的操作系统选择对应的安装包。
3.下载完成后，双击安装文件并按照提示完成安装。
Step 2：选择并安装模型
1.在 Olama 官网上，点击 Models，选择 DeepSeek-R1 模型。
- 在下拉框中，你会看到多个版本。数字越大，参数越多，性能越强，但对计算机的性能要求也越高。
- 建议选择 7B /8b版本即可,电脑配置好的,可以自行选择更大的模型.
复制右侧的代码：任选以下其中之一
ollama run deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:8b
Step 3：安装模型
- 打开命令行工具（如终端或命令提示符）。
- 粘贴刚刚复制的代码并按下回车键。
- 系统会自动下载并安装模型。完成后，你可以直接与模型对话。
下次打开命令行工具,例如:mac的终端工具的时候,输入
ollama run deepseek-r1:7b
即可运行已安装的对应大模型deepseek-r1:7b
Step 4：测试模型
- 在终端中输入
/或/help，测试模型是否正常运行。 - 如果觉得终端界面不够友好，可以继续下一步，部署 Chatbox AI。
本地部署 Chatbox AI
什么是?Chatbox AI?
Chatbox AI,办公学习好助手! Chatbox AI 是一款 AI客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。
1.前往 Chatbox AI 官网: https://chatboxai.app/zh#
2.下载并安装该应用。Chatbox AI 是一个可视化对话工具，能够让你更直观地与模型交互。
3.打开 Chatbox AI，在提供商下拉菜单中选择 Olama。
4.选择刚刚安装的 DeepSeek-R1 模型。
5.完成设置后，你就可以在本地运行 DeepSeek 了。
到这里,你已经在本地部署好了deepseek! 可以开心的使用啦!
Mac终端 ollma DeepSeek使用教程
(不在命令行界面使用deepseek的,可以不用看啦!命令行更新,调用,卸载的可以看看)
1. 确认Ollama已安装
ollama -v如果显示Ollama的版本号，说明安装成功。
2. 下载DeepSeek R1模型（7B版本）
ollama pull deepseek-r1:7b3. 运行DeepSeek R1模型
ollama run deepseek-r1:7b4. 与模型交互
ollama run deepseek-r1:7b你好，DeepSeek R1！
你好！很高兴为你服务。
5. 退出交互模式
Ctrl+C或输入exit命令。6. 其他常用命令
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查看已下载的模型：
ollama list -
删除某个模型：
ollama rm deepseek-r1:7b -
查看模型详情：
ollama info deepseek-r1:7b
注意事项
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硬件要求：运行7B版本的DeepSeek R1模型需要至少16GB的内存和8GB的显存（如果使用GPU加速）。如果硬件配置较低，可能会出现性能问题。
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网络问题：如果下载过程中遇到网络问题，可以尝试使用代理或wai-@pi。
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模型更新：如果Ollama或DeepSeek R1模型有更新，请确保你的Ollama版本是最新的：
bash复制 ollama update
笔记本本地部署
除了台式机，笔记本也可以轻松部署 DeepSeek。以下是推荐的笔记本配置：
- CPU：Intel i7 或 AMD Ryzen 7 及以上
- 内存：16 GB 或更高
- 存储：512 GB SSD 或更高
- 操作系统：Windows 10/11、macOS 或 Linux
本地部署的应用场景
本地部署后，你可以实现以下功能：
- 离线编程工具：将 DeepSeek 集成到 Cursor 中，打造一个离线免费的 AI 编程助手。
- 自动化工具开发：利用模型开发自动化脚本，提升工作效率。
- 私人智库：将模型作为知识库，随时查询和学习。
- 断网使用：在没有网络的情况下，依然可以享受 AI 的强大功能。
结语
通过以上步骤，你已经成功在本地部署了 DeepSeek。无论是数据隐私、定制化需求，还是离线使用，本地部署都能为你提供更高的灵活性和安全性。如果你对 AI 技术充满兴趣，不妨立即尝试，体验本地化部署的无限可能！
希望这篇教程对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。
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