deepseek-r1 7b 如何下载

如何下载 DeepSeek-R1-7B 模型
为了获取 deepseek-r1 7b 模型，通常需要访问托管这些资源的平台。这类大型预训练模型往往发布在专门用于共享机器学习模型的网站上，比如 Hugging Face Model Hub。
具体操作如下：
访问Hugging Face并查找目标模型
前往Hugging Face，利用站内搜索栏输入“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B”，定位到对应的项目页面[^1]。
使用命令行工具进行下载
对于熟悉命令行环境的用户来说，可以借助 Git LFS (Large File Storage) 和 huggingface-cli 工具来简化下载过程。安装好必要的依赖之后，在终端执行下面这条指令即可完成下载工作：
git lfs install
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
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上述方法适用于希望直接获得文件副本的情况。如果只是想要在线测试而不必实际保存至本地，则可以直接调用API接口或者使用Transformers库加载远程权重来进行推理计算。
需要注意的是，由于该版本已经过Int8量化处理，因此建议确认所使用的框架支持这种精度级别的运算。

相关问题

deepseek-r1:7b 下载

下载 deepseek-r1:7b 模型
对于希望在本地环境中部署和使用 deepseek-r1:7b 模型的用户而言，首先需要完成一系列准备步骤来确保环境设置正确无误。这包括但不限于安装 Docker 和 Ollama 工具。
准备工作
确保计算机上已安装最新版本的 Docker。Docker 是容器化平台，允许运行各种应用程序和服务而无需担心底层操作系统差异。接着，需下载并安装 Ollama——这是管理 DeepSeek 模型的关键工具之一[^1]。
安装 deepseek-r1:7b 模型
一旦完成了上述准备工作，则可以通过执行特定命令来获取所需的模型文件：
docker run -d \
-v /model/deepseek-r1-7b:/root/.ollama/models \
--name ollama_service \
ollama/ollama:0.5.7
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此命令会启动一个新的 Docker 容器实例，并挂载指定路径下的卷用于存储模型数据；同时指定了镜像名称及其标签版本号[^2]。
日常使用指南
成功拉取模型之后，可以利用 Ollama 提供的一系列简便指令来进行进一步的操作，比如查询当前可用模型列表、加载选定模型至内存中以便即时调用等。这些功能使得即便是初学者也能轻松上手操作复杂的人工智能算法。

deepseek-ai/deepseek-r1-7b-chat下载

下载 Deepseek-R1-7B-Chat 模型
为了获取 deepseek-r1-7b-chat 模型，通常需要通过支持该模型的平台或框架来完成下载操作。假设此模型托管于 Hugging Face 或类似的公共模型库中，则可以利用 Python 的 transformers 库来进行下载。
以下是具体的代码实现：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b-chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 将模型保存到本地目录
save_directory = "./deepseek_r1_7b_chat"
tokenizer.save_pretrained(save_directory)
model.save_pretrained(save_directory)
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这段脚本会自动处理模型及其配套分词器的下载工作，并将其存储至指定文件夹内以便后续使用[^1]。