deepseek本地化部署和训练

DeepSeek 本地化部署教程
对于希望在国内网络环境中实现 DeepSeek 模型的本地化部署，可以遵循特定指导来简化这一过程。为了克服可能遇到的各种安装障碍，建议采用一系列优化措施[^3]。
修改安装脚本
针对国内环境的特点，需调整官方提供的安装脚本，使其更适应本地网络状况。这通常涉及更改默认源地址至更快捷稳定的镜像站点，并加入必要的代理设置以提高下载速度和成功率。
使用 GitHub 镜像和服务加速工具
利用第三方提供的GitHub项目托管平台上的中国区镜像站或是专业的文件传输加速服务商能够显著改善资源获取效率。这些服务往往具备更好的带宽支持与中国大陆地区的连接性能，从而保障整个部署流程顺畅无阻。
下载并运行 DeepSeek 模型实例
完成上述准备工作之后，在终端执行相应指令即可启动所需版本的 DeepSeek 模型。例如要加载7B参数量级下的模型，则应输入如下命令：
ollama run deepseek-r1:7b
登录后复制
此操作会自动处理依赖项解析、环境配置等一系列复杂工作，最终让用户可以直接调用强大的AI能力来进行各种任务处理[^1]。

DeepSeek 训练指南
关于 DeepSeek 系列中的不同变体，如 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 是基于先前发布的 DeepSeek-V3-Base 版本进一步训练得到的新成果；而其他几种蒸馏版(Distill)则是在此基础上通过知识迁移技术构建而成的小规模高效能替代方案。具体来说有以下几个主要类别及其对应的预训练权重来源:

模型名称
描述

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-Math系列下1.5亿参数大小的基础语言理解与生成器

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
同上但扩展到约七亿参数级别

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
LLaMA家族成员之一，具有大约八亿个可学习参数

...
更多型号详见参考资料

值得注意的是，如果想要自行开展新的训练实验或微调现有模型，应当访问原始作者维护的相关仓库页面寻找最新的文档和支持材料。比如对于底层架构细节感兴趣的开发者应该查阅 DeepSeek-V3 存储库内的说明文件获得更多信息[^2]。