21.deepseek-R1模型本地部署保姆级教程

### 关于 DeepSeek-R1 模型本地部署教程

#### 安装依赖项
为了成功运行 DeepSeek-R1 模型，需先确保环境中已安装必要的软件包和工具。通常情况下，这包括 Python 解释器以及 PyTorch 库等机器学习框架。

#### 下载模型文件
通过指定命令可以轻松获取预训练好的 DeepSeek-R1 模型及其配置文件。具体操作如下所示：

ollama run deepseek-r1:1.5b

这条命令会自动完成从 Ollama 模型仓库拉取所需资源的工作[^2]。

#### 启动服务端口
一旦下载完毕，则可通过下面的指令来激活 DeepSeek 的 Web API 接口，使得其他应用程序能够调用该模型的服务功能：

ollama serve

此步骤将使服务器处于监听状态，准备接收来自客户端的各种请求。

#### 测试连接情况
确认一切正常之后，可以通过发送 HTTP 请求的方式验证是否能顺利访问到刚刚搭建起来的服务实例。例如利用 `curl` 工具来进行简单的 GET 或 POST 方法尝试。

#### 参数调整建议
对于不同应用场景下的性能优化需求，可以根据实际情况修改一些默认设置，比如批量处理大小(batch size)，线程数(thread count)等等。这些改动往往会影响推理速度与资源占用之间的平衡关系[^3]。

相关问题

deepseek-R1 模型 本地部署 计算机专业保姆教程

### 关于 DeepSeek-R1 模型本地部署教程

对于计算机专业的初学者来说，在本地环境中部署 DeepSeek-R1 模型可以通过遵循一系列清晰的指导来实现。以下是详细的步骤说明：

#### 准备工作环境
确保安装了必要的软件包和依赖项，包括 Python 和虚拟环境管理工具如 `venv` 或者 Anaconda。

# 创建并激活一个新的Python虚拟环境 (使用 venv 为例)
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/MacOS
myenv\Scripts\activate     # Windows

#### 安装依赖库
下载 DeepSeek-R1 的 GitHub 仓库，并按照 README 文件中的指示安装所需的 Python 库和其他依赖项[^1]。

git clone https://github.com/deepseek-r requirements.txt

#### 下载预训练模型权重文件
访问 Hugging Face 页面获取预训练好的模型权重文件，并将其放置到指定目录下以便加载使用。

mkdir models
wget https://huggingface.co/path/to/model_weights -P ./models/

#### 配置环境变量
设置一些重要的环境变量指向模型路径以及其他配置参数，这通常可以在启动脚本中完成。

export MODEL_PATH="./models/pretrained_model"

#### 运行测试实例
执行提供的示例代码来进行初步验证，确认一切正常运作之后再继续深入开发应用逻辑。

from deepseek_r1 import load_model, predict

model = load_model(MODEL_PATH)
result = predict(model, input_data="example_input")
print(result)

以上就是针对计算机专业初学者的一份简易版 DeepSeek-R1 模型本地部署指南。希望这份资料能够帮助理解整个过程，并顺利搭建起自己的实验平台。

deepseek-r1本地部署的使用

### DeepSeek-R1 本地部署使用指南

#### 准备工作
为了顺利进行 DeepSeek-R1 的本地部署，需先完成 Ollama 平台的安装。这一步骤至关重要，因为后续所有的操作都将依赖于该平台所提供的服务环境[^3]。

#### 获取模型文件
前往 ollama 网站 deepseek-r1 页面获取所需版本的模型文件。页面提供了多个版本供选择，建议依据实际应用场景和个人偏好挑选合适的版本下载[^1]。

#### 安装配置过程
依照官方提供的《DeepSeek-R1 本地部署保姆级教程》，逐步执行如下命令以实现模型的成功加载：

# 假设已成功安装并启动 Ollama 服务器
curl http://localhost:11434/api/generate \
-d '{"model": "deepseek-r1:8b", "prompt": "请用五句话介绍量子计算", "stream": false}'

上述代码片段展示了如何通过 HTTP POST 请求调用 API 接口发送指令给已经运行中的 Ollama 实例，从而触发指定型号（此处为 `deepseek-r1:8b`）的大规模预训练语言模型生成相应文本回复[^4]。

#### 测试验证环节
当一切准备就绪之后，可以通过向本地主机发出测试请求的方式来检验整个系统的正常运作情况。如果一切无误，则会接收到预期之内的 JSON 格式的响应消息，其中包含了由目标模型所生产的自然语言描述内容。

#### 扩展应用实例
对于希望进一步提升用户体验的朋友来说，在浏览器中添加 Page Assist 插件不失为一个好的选择。此工具能够帮助用户更便捷地利用 DeepSeek-R1 提供的强大功能处理日常事务。具体做法是从 Chrome 应用商店下载安装这款扩展程序，并参照指引完成必要的初始化设定步骤。