本地部署 DeepSeek R1 的几种常见方法

使用 Ollama 部署

1. 安装 Ollama：访问 Ollama 官网，根据系统类型下载并安装。
2. 启动 Ollama：安装完成后，在开始菜单中找到 Ollama 图标启动。
3. 下载并运行模型：
   • 打开命令行工具（如 CMD 或 PowerShell）。
   • 输入命令 ollama run deepseek-r1:{model_size}，其中 {model_size} 可根据硬件配置选择，如 8b、14b 或 32b。
   • 如果是首次运行，Ollama 会自动下载模型文件。
4. 测试模型：下载完成后，输入问题（如“介绍一下你自己”）与模型进行对话。
5. ollama命令：

   与模型对话：
   ollama run deepseek-r1:1.5b
   ollama run deepseek-r1:8b
   
   查看已安装的模型：
   ollama list
   
   删除模型：
   ollama rm deepseek-r1:1.5b
   

使用量化模型部署

1. 下载量化模型：
   • 选择合适的量化版本（如 Q4_K_M），可从社区提供的链接下载。
   • 例如，使用 git clone 和 git lfs pull 命令下载 Q4_K_M 版本。
2. 加载模型：
   • 使用工具如 llama-cli，指定模型文件路径并启用交互模式。
   • 示例命令：build/bin/llama-cli -m /tmp/DeepSeek-R1-Q4_K_M/DeepSeek-R1-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf -i。

使用 Docker 部署（推荐）

1. 安装 Docker：确保系统已安装 Docker。
2. 拉取模型镜像：
   • 使用命令 docker pull {model_image}，其中 {model_image} 是 DeepSeek R1 的镜像地址。
3. 运行容器：
   • 使用命令 docker run -it --rm {model_image} 启动容器。
   • 根据需要配置映射端口和挂载卷。

硬件与性能要求

• 硬件配置：根据模型大小和量化方式，硬件需求有所不同。
  • 8B 版本：RTX 3060 8G 显卡、16G 内存。
  • 32B 版本：建议使用 RTX 4090 或更高配置。
• 性能优化：可参考 DeepSeek 官方文档中的优化选项。

其他工具

• 可结合 ChatBox 等工具，提升交互体验。
• 使用 Open WebUI 图形界面查看后台运行情况。

如果需要更详细的信息，可以参考 DeepSeek 官方部署文档。