最近，國產推理大模型DeepSeek R1成為了熱門話題，經過親自檢測，推理效果堪稱出色，已經達到了階段性的技術突破。今天，小編將以最簡潔的方法，教大家如何在本地部署這款強大的模型，協助你輕松體驗DeepSeek R1的魅力，不論是用來自己體驗，還是用于研發分析，都大有裨益。
deepseek怎么在本地部署r1模型 步驟一：下載安裝Ollama軟件 第一，訪問Ollama官網，下載并安裝Ollama顧客端，支持Windos、MacOS和Linux系統。 對于國內使用者，官網可以直接訪問，安裝歷程也十分簡便。
步驟二：運行命令部署DeepSeek R1模型 安裝好Ollama后，打開命令行窗口，落敗入以下命令： bash復制主編ollama run deepseek-r17b 此命令會自動下載并部署DeepSeek R1的7B模型。 部署成功后，你就可以體驗DeepSeek R1模型強大的推理能力了。
假如你期望嘗試更高性能的模型，然後看下文的高級特性局部。 高級特性 1、確定個人腦是否能運行某個參數量的模 型 要確認你的個人腦是否能夠運行DeepSeek R1模型，要點是看顯卡的顯存大小。 顯卡性能要求相對較低，即使是像 1080、2080 這樣的老顯卡，也能運行得相當流暢。
只要顯存夠用，就可以順利運行模型。 >>>顯卡要求的原始測評<<< 這里是顯卡顯存要求的參考表： 顯卡要求詳情 2、運行差異參數量的模型 理解自己顯卡的顯存后，你可以選擇更適合的模型。 通過訪問Ollama官網并搜索DeepSeek，你可以找到R1系列的差異參數模型。
模型的參數越大，效果通常越好。 找到你必須的模型后，復制右側供給的命令，在命令行中運行即可。
3、運行命令顧客端 你可以通過以下終端程序運行命令： Windos CMD 或 PoerShell MacOS iTerm 或 Terminal Linux 任意終端 4、利用美觀的顧客端與模型互動 部署好DeepS eek R1模型后，你可以選擇一個漂亮的顧客端來與模型執行對話。
一個非常棒的開源專案是Open Web UI，它支持與Ollama 部署的模型互動。 你只需填入本地服務的地址localhost11434即可。 假如你熟悉Docker，還可以通過Docker來運行這個顧客端。
另外，假如你必須其他更漂亮的顧客端，可以試試Lobe-Chat，它也是開源的，并且很簡單易用。 DeepSeek與Open人工智慧模型對比 推理能力檢測： DeepSeek R1 具有出色的數學計算能力，可以解決諸如111 和 1等復雜難題。 它還可以自動生成思維鏈，解決更復雜的推理任務。
通過這些檢測，可以看出DeepSeek R1在推理能力上的優勢，不只僅限于容易的對話，它還能夠應對更復雜的推理任務。