deepseek r1 本地部署2种最简方法
时间: 2025-02-07 16:07:42 浏览: 198
### DeepSeek R1 本地部署最简方法
#### 方法一：通过 CMD 使用 Ollama 运行 DeepSeek R1 模型
对于希望快速启动并运行 DeepSeek R1 的用户来说，使用命令提示符 (CMD) 和 Ollama 是一种简便的方法。只需执行如下命令即可完成模型的加载与运行：
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
这条指令会自动拉取指定版本的 DeepSeek R1 模型，并立即启动服务[^1]。
#### 方法二：利用 LMStudio 部署 DeepSeek R1 Distill 系列模型
另一种简易的方式是采用图形界面工具——LMStudio 来实现 DeepSeek R1 Distill 系列模型的本地化部署。此方式特别适合那些不熟悉命令行操作的新手用户。LMStudio 不仅简化了配置过程，还提供了直观易懂的操作界面来管理模型及其 API 接口，方便集成至各类开发环境中[^3]。
这两种方案各有优势，前者更适合有一定技术基础且偏好效率优先的开发者；后者则为初学者提供了一个更加友好和可视化的环境来进行模型部署工作。
相关问题
DeepSeek R1本地部署
### DeepSeek R1 本地部署指南
#### 安装 Ollama 平台
为了在本地环境中成功部署 DeepSeek R1 模型，需先安装 Ollama 这一开源平台。Ollama 是一个用于运行大型语言模型的强大工具，以其简易性和高效率而闻名[^2]。
#### 下载并配置 Ollama
下载 Ollama 后，在 Windows 系统上可通过 PowerShell 来完成后续操作。打开 Windows PowerShell 终端程序之后，通过命令 `ollama` 开始安装过程[^3]。
```powershell
# 打开Windows PowerShell后执行如下指令来启动安装流程
ollama
```
#### 部署 DeepSeek R1 模型
当 Ollama 成功安装完毕后，即可准备加载所需的 DeepSeek R1 模型版本。对于特定的 1.5B 参数量级版本而言，只需一条简单的命令就能实现：
```powershell
# 使用此命令让OLLAMA去拉取deepseek-r1:1.5b模型
ollama run deepseek-r1:1.5b
```
在此过程中，终端会显示进度条以及当前传输的数据大小等信息，直到整个模型被完全下载至本地环境为止。
一旦上述步骤顺利完成，则表明 DeepSeek R1 已经可以在本地正常工作了。此时可以根据实际需求调用该模型来进行各种自然语言处理任务。
DEEPSEEK R1本地部署
### DEEPSEEK R1 模型本地部署方法
#### 安装 Ollama 工具
为了在本地环境中成功运行 DeepSeek-R1 模型，首先需要安装名为 Ollama 的工具。Ollama 是一种轻量级的应用程序，能够简化大型语言模型的管理和使用过程[^1]。
可以通过以下命令完成 Ollama 的安装：
```bash
brew install ollama
```
对于非 macOS 用户，则可以参考官方文档中的二进制文件下载链接并手动安装该应用。
#### 下载 DeepSeek-R1 模型
一旦 Ollama 成功安装到您的设备上之后，下一步就是获取实际的 DeepSeek-R1 模型文件。此操作同样依赖于 Ollama 提供的功能来实现自动化处理[^2]。
执行如下指令即可启动模型拉取进程：
```bash
ollama pull deepseek/r1
```
这条语句会从远程仓库提取指定版本号下的预训练权重以及其他必要资源至本地存储位置以便后续调用。
#### 启动服务端口监听
当上述两步均顺利完成以后，最后一步便是开启一个 HTTP API 接口使得外部应用程序或者脚本能够通过网络请求形式访问已加载完毕的大规模神经网络结构实例化对象。
只需简单输入下面这串字符就能达成目标效果:
```bash
ollama serve
```
此时，默认情况下会在 `http://localhost:11434` 地址处开放对外接口服务。
#### 使用 Python 脚本测试连接
如果想验证整个环境搭建是否正常工作的话，这里给出一段基于 python 编写的简易客户端代码片段作为示范用途展示如何向刚才建立起来的服务发送自然语言查询请求以及接收返回的结果字符串内容。
```python
import requests
url = 'http://localhost:11434/api/generate'
data = {"prompt": "Tell me a joke", "model":"deepseek/r1"}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json()['content'])
```
以上即完成了从零开始直至最终可交互使用的全部环节描述说明。
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2. 学籍系统：是管理学生基本信息、成绩、课程和学籍状态的软件应用系统，目的是实现学生信息的电子化管理。
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