DeepSeek R1，本地部署，mac 版本

DeepSeek R1 本地部署 Mac 操作指南
LM Studio 部署法
前往 LM Studio 官方网站，选择适用于 macOS 的版本进行下载并按照提示完成安装过程[^1]。对于采用 Apple 芯片的 MacBook 用户，在打开 LM Studio 后应切换至 Discover 页面搜索 "DeepSeek R1" 并确保选择了 MLX 选项来匹配设备特性；接着执行模型文件的获取操作。
一旦下载完毕，返回主界面于 Local Models 中定位刚加入的 DeepSeek R1 条目并通过点击 Load 实现其加载工作。随后转到 Developer 分区激活 Start Server 功能按钮直至确认 http://localhost:1234 地址可被正常浏览为止，则表明整个流程顺利完成。
# 测试服务器是否启动成功
curl http://localhost:1234
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Ollama 部署法
从 Ollama 官网取得适合 macOS 的安装包并依照指示完成设置程序。为了验证安装无误，可在终端窗口键入 ollama --version 查看是否有预期中的版本信息显示（例如 ollama version is 0.5.6），以此证明软件已正确安裝到位。

相关问题

deepseek r1本地部署 LM studio

DeepSeek R1 本地部署教程与 LM Studio 集成指南
安装 LM Studio
为了使 DeepSeek R1 能够顺利运行于本地环境之中，需先完成 LM Studio 的安装。前往 LM Studio 官方网站寻找适用于当前操作系统的版本并下载之。按照向导提示逐步推进直至安装结束[^1]。
获取 DeepSeek R1 模型文件
启动 LM Studio 应用程序之后，转至 Discover 功能区执行关键词 "DeepSeek R1" 的检索工作。对于搭载 Apple 自研芯片的 Mac 设备而言，应当确认已激活 MLX 参数框；而针对 Windows 和 Linux 发行版，则应挑选 GGUF 类型来获取相匹配的目标模型资源。
导入及初始化模型实例
当上述准备工作皆已完成以后，在软件界面中的 Local Models 列表内定位刚刚所取得的那个特定条目——即名为 DeepSeek R1 的那一项，并通过单击其上的 Load 键使之处于可被调用的状态之下。
启动 HTTP API 接口服务
最后一步是在 Developer 分区内触发 Start Server 命令按钮，耐心等待一段时间直到能够在浏览器地址栏输入 http://localhost:1234 并成功打开页面为止，这标志着整个流程已经顺利完成并且可以开始利用该大语言模型开展后续的任务处理活动了。
# 测试服务器是否正常运作
curl http://localhost:1234/healthz
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deepseek r1本地mac部署

如何在Mac本地环境中部署DeepSeek R1
准备工作
为了顺利在Mac mini M4上完成DeepSeek R1的大规模模型部署，确保操作系统是最新的macOS版本，并且已经安装了必要的依赖工具，比如Homebrew用于简化软件包管理[^1]。
Ollama安装
通过Ollama来实现DeepSeek R1的本地化部署是一个推荐的方法。按照官方指南，在终端执行命令以获取并设置Ollama环境。这一步骤对于后续配置至关重要，因为Ollama提供了优化后的运行时支持以及简便的操作界面[^2]。
# 使用curl下载ollama脚本
curl -fsSL https://example.com/install_ollama.sh | bash -
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请注意上述链接仅为示意，请访问实际提供该服务的网站获取确切路径。
配置DeepSeek R1
一旦Ollama成功安装完毕，则可继续进行DeepSeek R1的具体配置过程。此阶段涉及加载预训练权重文件、调整参数设定等操作，具体细节需参照项目文档说明[^3]。
构建Web UI (可选)
考虑到用户体验及交互便捷性的提升，构建一个简易的Web前端可能是有益的选择。利用Python Flask框架或其他轻量级服务器解决方案能够快速搭建起可供测试使用的图形界面[^4]。
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json['data']
result = model.predict(data) # 假设model已定义好
return jsonify({'prediction': str(result)})

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
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