保姆级教程！如何在本地安装和运行 DeepSeek R1 模型

DeepSeek R-1 是 DeepSeek-V3 模型的衍生版本，结合了监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和强化学习（Reinforcement Learning, RL），增强了推理能力、代码生成和回答复杂问题的能力。

为什么要在本地安装DeepSeek R-1

1.数据隐私：避免在线服务的数据收集问题，用户完全控制输入内容。

2.无需网络：支持离线工作，适用于断网环境或高隐私要求场景。

3.无使用限制：不像云服务那样有速率限制或付费墙。

4.可自定义：可以对模型进行微调，结合其他工具（如 Gradio）创建 UI。

如何在本地运行 DeepSeek R-1

我们使用 Ollama 来在本地运行 LLM。Ollama 是一款跨平台（macOS、Linux、Windows）的开源工具，可以运行大语言模型。

安装步骤

1、访问Ollama 官方网站，下载并安装软件。

2、运行以下命令检查安装是否成功：

ollama -v

3、这应该会返回 Ollama 的版本号，否则需要检查安装过程是否正确。

4、搜索 DeepSeek R-1 模型：

进入 Ollama 的模型界面，搜索 "deepseek-r1"。

5、选择合适的模型大小：

a. DeepSeek R-1 提供多个不同参数规模的模型（从 5B 到 671B 参数）。

b. 建议 8B 参数的模型适用于 8GB VRAM 的 GPU，而更大的模型则需要更高的显存需求。

6、下载并运行模型：

ollama run deepseek-r1:8b

7、a.这会下载大约 4.9GB 的模型文件，确保有足够的磁盘空间。

      b.下载完成后，用户可以直接在终端输入问题与模型交互。

示例测试

Prompt: 你可以做什么事情?
Response: 为一个通用领域的人工智能，我可以帮助您回答问题，提供信息，或者进行愉快的聊天。您不管有什么话题都可以找我聊聊~

运行成功后，用户可以在 完全离线 状态下与模型交互。

硬件要求

DeepSeek R-1 需要不同的硬件配置，具体取决于模型规模：

重要提示：

更大的模型可能需要多 GPU 并行计算。

Ollama 支持量化（quantization）技术，降低内存需求，提高运行效率。

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