DeepSeek-R1本地部署

DeepSeek-R1 本地部署方法及教程
下载并安装 Ollama
为了实现 DeepSeek-R1 的本地部署，首先需要获取名为 ollama 的工具。此工具用于管理和运行大型语言模型，包括 DeepSeek-R1 版本[^3]。
# 安装ollama命令行工具
curl https://ollama.com/install.sh | bash
登录后复制
配置环境
完成 ollama 工具的安装之后，建议通过 Windows PowerShell 或其他兼容 shell 来执行后续操作。确保当前用户的权限足以支持这些指令的顺利执行。
启动 DeepSeek-R1 模型服务
利用已安装好的 ollama 命令来启动特定版本（如 1.5B 参数量级）的 DeepSeek-R1 模型实例：
ollama run deepseek-r1:1.5b
登录后复制
上述命令会自动处理模型文件的拉取过程，并显示进度条直至全部资源加载完毕。期间可能会经历一段时间的数据传输等待，取决于网络状况和个人设备性能表现。
使用图形界面简化交互体验
对于偏好可视化操作而非纯命令行方式的用户来说，可以选择集成支持 ollama 平台的应用程序接口，比如 open-webui 提供了一个易于使用的前端页面，能够帮助更便捷地管理和服务于多个 LLM 实例[^4]。

相关问题

deepseek-r1本地部署

DeepSeek-R1 本地部署指南
对于希望在本地环境中运行 DeepSeek-R1 模型的情况，可以遵循以下方法来完成安装和配置工作。
安装依赖库
为了确保环境能够顺利支持 DeepSeek-R1 的运行，需先通过 pip 工具安装必要的 Python 库。具体命令如下所示[^2]:
pip install "sglang[all]>=0.4.1.post5" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.4/flashinfer
登录后复制
此命令会下载并安装 sglang 及其相关组件，并指定额外资源链接以获取特定版本的二进制文件。
启动服务器
一旦所需软件包准备就绪，则可以通过启动服务端口使模型在线可用。执行下列指令可实现这一点:
python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V3 --tp 8 --trust-remote-code
登录后复制
上述命令中的选项解释：

--model: 指定要加载的预训练模型名称；
--tp: 设置张量并行度大小，默认值为8；
--trust-remote-code: 允许远程代码执行权限给所使用的自定义脚本或扩展功能模块；

需要注意的是这里使用了 deepseek-ai/DeepSeek-V3 版本作为例子，实际操作时应根据官方文档确认最新推荐版本号以及是否有其他必要参数调整。
获取更多帮助和支持
除了以上基本步骤外，如果遇到任何疑问或者困难，建议查阅官方提供的详尽API调用指南，这有助于更深入理解如何高效利用该平台所提供的各项特性和服务[^3]。
此外，考虑到不同硬件条件下的兼容性和性能差异，可能还需要针对具体的计算设备做出适当修改，比如GPU驱动程序更新、CUDA工具链适配等方面的工作。

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
登录后复制
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
}
登录后复制
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。