Deepseek-R1本地部署

Deepseek-R1本地部署方法
对于希望在本地环境中部署DeepSeek-R1模型的情况，存在多种途径可以实现这一目标。考虑到不同用户的环境差异和技术偏好，以下是几种可行方案。
使用官方命令行工具进行快速启动
通过官方提供的简化指令可以直接调用预训练好的70B参数量级Llama模型实例，不过需要注意的是这种方式并不适合于资源有限的设备上执行长期稳定的服务[^1]：
ollama run deepseek-r1:70b

此法适用于评估测试阶段或是具备高性能计算能力的工作站。
基于Homebrew安装并管理依赖项
另一种较为简便的方式则是利用包管理系统Homebrew来完成必要的软件栈搭建工作，在MacOS平台上尤为便捷[^4]:

安装Homebrew本身；
执行brew install ollama以获取最新版本的应用程序及其关联组件；

之后便能够按照前述相同流程加载指定规模大小的语言模型了。
构建自定义HTTP请求接口访问服务端口
当已经成功设置了上述任一模式下的运行环境后，则可以通过发送特定格式的数据包至监听地址从而触发推理过程[^3]:
{
"model": "deepseek-r1:7b",
"prompt":"Why is the sky blue?",
"stream":false
}

以上JSON对象需作为POST方法体的一部分提交给位于http://localhost:11434/api/generate路径下等待处理的任务队列之中。
为了确保整个操作链条顺畅无阻，建议事先查阅由开发者团队维护的技术文档集合[^2]，其中不仅涵盖了从零起步直至高级特性运用在内的详尽指导材料，还提供了有关API密钥申请的具体步骤说明，这对于打算接入云端扩展功能集锦的朋友来说尤为重要。