最近,國產推理大模型DeepSeek R1成為了熱門話題,經過親自測試,推理效果堪稱出色,已經達到了階段性的技術突破。今天,小編將以最簡單的方式,教大家如何在本地部署這款強大的模型,幫助你輕松體驗DeepSeek R1的魅力,不論是用來自己體驗,還是用于開發研究,都大有裨益。
步驟一:下載安裝Ollama軟件
首先,訪問Ollama官網,下載并安裝Ollama客戶端,支持Windows、MacOS和Linux系統。
對于國內用戶,官網可以直接訪問,安裝過程也十分簡便。
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,輸入以下命令:
bash復制編輯ollama run deepseek-r1:7b
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。
如果你希望嘗試更高性能的模型,接著看下文的高級特性部分。
高級特性
1、確定電腦是否能運行某個參數量的模型
要確認你的電腦是否能夠運行DeepSeek R1模型,關鍵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。
這里是顯卡顯存要求的參考表:
顯卡要求詳情
2、運行不同參數量的模型
了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系列的不同參數模型。
模型的參數越大,效果通常越好。
找到你需要的模型后,復制右側提供的命令,在命令行中運行即可。
3、運行命令客戶端
你可以通過以下終端程序運行命令:
Windows: CMD 或 PowerShell
MacOS: iTerm 或 Terminal
Linux: 任意終端
4、使用美觀的客戶端與模型互動
部署好DeepSeek R1模型后,你可以選擇一個漂亮的客戶端來與模型進行對話。
一個很棒的開源項目是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localhost:11434即可(默認端口是 11431)。
如果你熟悉Docker,還可以通過Docker來運行這個客戶端。
另外,如果你需要其他更漂亮的客戶端,可以試試Lobe-Chat,它也是開源的,并且非常簡潔易用。
DeepSeek與OpenAI模型對比
推理能力測試:
DeepSeek R1具有出色的數學計算能力,可以處理諸如1.11 和 1.09等復雜問題。
它還可以自動生成思維鏈,處理更復雜的推理任務。
通過這些測試,可以看出DeepSeek R1在推理能力上的優勢,不僅僅限于簡單的對話,它還能夠應對更復雜的推理任務。
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