deepseek R1 本地部署

### DeepSeek R1 本地部署方法 #### 准备工作为了顺利在本地环境中部署 DeepSeek R1，需先确认计算机满足最低硬件要求并安装必要的软件依赖项。通常情况下，推荐使用具备高性能 GPU 的机器来加速模型推理过程[^2]。 #### 安装环境按照官方文档指示设置 Python 虚拟环境，并利用 pip 或 conda 工具安装所需库文件。对于 Windows 用户来说，可能还需要额外配置一些编译工具链以便支持 C++ 扩展模块的构建[^1]。 #### 获取模型权重前往 GitHub 发布页面下载预训练好的 DeepSeek R1 权重文件以及配套脚本。注意版本兼容性问题，选择与当前操作系统相匹配的二进制包进行解压操作。 #### 配置参数编辑 `config.yaml` 文件设定各项超参数值，比如批量大小(batch size)，最大序列长度(max sequence length)等。这些选项会直接影响到最终性能表现及资源占用情况，请依据实际情况灵活调整。 #### 启动服务端口执行启动命令使 API 接口处于监听状态等待客户端发起请求。此时应该能看到控制台打印出日志信息提示服务器已就绪待命。 ```bash python server.py --model_path ./models/deepseek-r1/ ``` #### 测试连接有效性打开浏览器访问 http://localhost:8080/verify 地址验证是否能够正常获取响应数据。如果一切顺利的话，则证明整个流程已经顺利完成。

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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