淘寶賣DeepSeek安裝包一月賺數(shù)十萬？？？我們免費教你本地部署DeepSeek-R1

使用Ollama和LM Studio本地部署DeepSeek-R1

原標題：淘寶賣DeepSeek安裝包一月賺數(shù)十萬？？？我們免費教你本地部署DeepSeek-R1
文章來源：機器之心
內容字數(shù)：8882字

DeepSeek-R1本地部署指南：免費獲取，無需付費

本文旨在指導讀者如何免費本地部署DeepSeek-R1模型，并解釋本地部署的優(yōu)勢和劣勢。文章開頭以DeepSeek-R1模型在電商平臺被高價售賣的現(xiàn)象為例，引出本地部署的必要性，并指出其免費開源的特性。

1. 為什么要本地部署DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1雖然并非目前最強大的模型，但其熱門程度使其在線服務經(jīng)常面臨服務器繁忙的問題。本地部署則能有效解決此問題，并帶來以下優(yōu)勢：

1. 數(shù)據(jù)隱私與安全性：避免數(shù)據(jù)上傳至云端，符合數(shù)據(jù)合規(guī)要求。
2. 低延遲與高實時性能：本地計算，無需網(wǎng)絡請求，推理速度快。
3. 更低的長期成本：無需API訂閱費用，可控制硬件成本。
4. 可離線使用：不受網(wǎng)絡限制，保證關鍵業(yè)務不中斷。
5. 可定制與可控性強：可微調優(yōu)化模型，不受第三方政策影響。

然而，本地部署也存在硬件成本高、難以處理大規(guī)模任務、部署門檻較高以及需要一定維護成本等缺點。

2. 適合與不適合本地部署的場景

適合本地部署的場景包括：高隱私、低延遲、長期使用的應用，例如企業(yè)AI助手、法律分析等。不適合本地部署的場景包括：短期試驗、高算力需求、依賴大模型的應用等。

3. 如何本地部署DeepSeek-R1？

文章介紹了兩種本地部署方法：

3.1 基于Ollama的部署

Ollama是一個輕量級、可擴展的本地語言模型運行框架。步驟如下：

1. 下載并安裝Ollama。
2. 在Ollama官網(wǎng)查看支持的DeepSeek-R1版本，選擇適合自己硬件配置的版本。
3. 使用終端命令運行Ollama，下載并運行選擇的DeepSeek-R1版本。
4. 可選：配置前端工具（如Open WebUI或Chatbox）以獲得更友好的用戶體驗。

3.2 使用LM Studio的零代碼部署

LM Studio提供了一種無需代碼的部署方法：

1. 下載并安裝LM Studio。
2. 設置模型文件夾。
3. 從Hugging Face下載.gguf格式的DeepSeek-R1模型，并將其放入設置的文件夾中。
4. 在LM Studio中選擇加載模型，即可使用。

4. 結語

文章最后總結了本地部署DeepSeek-R1的優(yōu)勢，并指出未來隨著硬件和技術的進步，本地部署大模型的門檻將進一步降低。

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