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# DeepSeek R1本地部署教程复制指南：开启个性化AI探索之旅

在人工智能飞速发展的当下，DeepSeek R1以其卓越性能，成为众多AI爱好者关注焦点。本地部署DeepSeek R1，不仅能保障数据隐私，还赋予我们对模型的完全掌控权。就像在数据的“私人领地”里，搭建起专属的AI“实验室”，随心所欲地进行探索与创新。下面，为大家详细分享DeepSeek R1本地部署教程的“复制秘籍”。

## 一、部署前的“侦察”：硬件要求与模型版本抉择
1. **硬件要求**：
- DeepSeek R1不同参数规模版本对硬件要求各异。一般而言，模型参数规模为（n）b ，理想状态下最好配备(2 * n)G的显存。例如，运行7B参数模型，建议有14G显存。若显存不足，像笔记本配备3060 6G显存，也能通过内存加载部分参数实现部署，但性能可能会打折扣。对于Mac用户，可重点关注内存，如36G内存的Mac运行32B模型也可行。
- 同时，充足的存储空间必不可少，因为模型文件大小在5GB - 30GB左右，首次运行还会自动下载相关文件，务必预留足够空间。
2. **选择合适的模型版本**：
- DeepSeek R1提供多个参数规模版本，从1.5B轻量级到70B高性能版本。蒸馏版适合个人电脑，量化后显存需求显著降低，是个人用户的“性价比之选”；满血版计算能力强，但资源消耗极高，更适合企业级服务器，如同“重型武器”适用于大规模“作战”。

## 二、搭建“舞台”：安装Ollama框架
Ollama堪称运行DeepSeek R1的得力“助手”，是本地部署的关键“基石”。
1. 访问Ollama官网（https://ollama.com/），根据自身操作系统（Windows、macOS或Linux）下载对应的安装包。比如Windows系统，下载OllamaSetup.exe。
2. 运行安装程序，按提示点击“INSTALL”，完成安装。安装结束后，在Windows“开始”菜单会出现“羊驼”图标，象征着Ollama成功“入驻”系统。
3. 打开PowerShell或命令提示符（cmd），输入“ollama” ，若出现Ollama相关信息，表明安装大功告成。

## 三、获取“主角”：下载并运行DeepSeek模型
1. **拉取模型**：在终端执行命令“ollama pull deepseek - coder” ，即可拉取DeepSeek R1模型，文件大小约4GB ，下载时长取决于网络速度，需耐心等待。
2. **运行模型**：下载完成，执行“ollama run deepseek - coder”启动模型。运行成功，终端会出现模型加载信息，并提示可输入问题。若想运行特定版本，如8B版本，使用命令“ollama run deepseek - r1:8b” ，首次运行模型文件会自动下载，确保网络稳定。

## 四、优化“演出效果”：可视化界面与参数调整
1. **使用Chatbox AI实现可视化交互**：
- 下载Chatbox AI，这是提升交互体验的“利器”。
- 打开Chatbox，选择“Ollama API”，配置模型名称，如“deepseek - r1:8b” ，连接本地模型，就能开启可视化交互之旅，让与模型对话如聊天般轻松。
2. **集成到Dify等平台**：在Dify中配置Ollama接口，填入API地址“http://localhost:11434” ，即可在Dify上调用本地DeepSeek R1，拓展模型应用场景。

## 五、LM Studio助力部署：另一把“钥匙”
1. **下载LM Studio**：访问LM Studio官网（https://lmstudio.ai/），根据操作系统类型点击下载。Windows版本安装包455MB ，下载后双击安装，依据磁盘空间选择安装路径。安装完成勾选“运行LM Studio” ，点击“完成” 。
2. **设置模型下载源**：由于LM Studio默认从Hugging Face下载模型受限，需替换为国内镜像站https://hf - mirror.com/。关闭LM Studio，用vscode等文本编辑器打开安装目录（如d:\Program Files\LM Studio），搜索“huggingface.co”替换为“hf - mirror.com” ，点击批量替换图标完成替换（涉及3个js文件）。
3. **下载模型**：打开LM Studio，点击左侧放大镜图标，在搜索栏搜索DeepSeek R1，选择合适模型下载。可设置本地模型存储路径，避免存放在系统目录。

通过上述步骤，你就能成功将DeepSeek R1本地部署教程“复制”到自己的操作中，开启属于你的AI探索之旅，让DeepSeek R1在本地硬件上绽放智慧光芒。