文章目录
- 一、硬件配置需求
- 二、详细部署步骤
- 1. 安装 Ollama 工具
- 2. 部署 DeepSeek-R1 模型
- 3. API使用
- 4. 配置图形化交互界面（可选）
- 5. 使用与注意事项
一、硬件配置需求
不同版本的 DeepSeek-R1 模型参数量不同，对硬件资源的要求也不尽相同。常见版本及推荐配置大致如下（仅供参考，实际需求应根据使用场景和性能预期调整）：
| 模型版本 | CPU配置 | 内存要求 | 硬盘空间 | 显卡配置 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-1.5B | 最低4核（推荐Intel/AMD多核处理器） | 8GB+ | 3GB+ | 非必需（纯CPU推理），若GPU加速可选4GB+显存（如GTX 1650） | 低资源设备部署，如树莓派、旧款笔记本、嵌入式系统或物联网设备 |
| DeepSeek-R1-7B | 8核以上（推荐现代多核CPU） | 16GB+ | 8GB+ | 推荐8GB+显存（如RTX 3070/4060） | 中小型企业本地开发测试、中等复杂度NLP任务，例如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统 |
| DeepSeek-R1-8B | 8核以上（推荐现代多核CPU） | 16GB+ | 8GB+ | 推荐8GB+显存（如RTX 3070/4060） | 需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理） |
| DeepSeek-R1-14B | 12核以上 | 32GB+ | 15GB+ | 16GB+显存（如RTX 4090或A5000） | 企业级复杂任务、长文本理解与生成 |
| DeepSeek-R1-32B | 16核以上（如AMD Ryzen 9或Intel i9） | 64GB+ | 30GB+ | 24GB+显存（如A100 40GB或双卡RTX 3090） | 高精度专业领域任务、多模态任务预处理 |
| DeepSeek-R1-70B | 32核以上（服务器级CPU） | 128GB+ | 70GB+ | 多卡并行（如2xA100 80GB或4xRTX 4090） | 科研机构/大型企业、高复杂度生成任务 |
| DeepSeek-R1-671B | 64核以上（服务器集群） | 512GB+ | 300GB+ | 多节点分布式训练（如8xA100/H100） | 超大规模AI研究、通用人工智能（AGI）探索 |
对于大多数家用或工作站级别的电脑，运行 1.5b 至 7b 版本已基本满足体验需求，而更高参数的版本则适合服务器或高端工作站使用。
二、详细部署步骤
以下介绍基于 Windows 环境的一个典型部署流程，其他系统（如 Linux 或 macOS）基本类似，主要区别在安装包和命令行工具上。
1. 安装 Ollama 工具
Ollama 是一个用于管理和运行本地大模型的命令行工具，可从其官网下载安装包。步骤如下：
-
下载
访问 Ollama 官网并选择与你操作系统匹配的版本进行下载。
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安装
运行下载的安装程序（例如 Windows 下双击 .exe 文件），完成安装后打开 CMD 或 PowerShell，输入以下命令验证安装成功：
ollama -v若返回版本号（例如 0.5.7），则说明安装成功。
2. 部署 DeepSeek-R1 模型
-
选择模型版本
在 Ollama 官网首页或其模型库中点击左上角的 “Models”，找到 “deepseek-r1” 模型。页面中会展示多个版本（1.5b、7b、8b、14b 等），你需要根据自己的硬件配置选择合适版本。例如，若你的 GPU 为 RTX 3060 12GB，建议选用 1.5b 至 14b 版本。 -
复制运行命令
页面中会提供类似下面的命令：ollama run deepseek-r1:1.5b复制对应版本的命令。
-
下载与安装
打开 CMD 或 PowerShell，粘贴并运行上面的命令。此时工具会自动下载模型文件并安装。下载过程中注意网络状况，若下载速度较慢，可适时中断后重启命令。 -
验证模型运行
下载完成后，在同一命令行窗口中，你可以直接输入问题（例如输入“上海在哪”），若模型能够返回答案，则说明部署成功。
3. API使用
ollama API官方文档
ollama运行后默认的路径是http://localhost:11434
curl -X POST "http://localhost:11434/api/generate" \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "deepseek-r1:1.5b","prompt": "上海在哪","stream":false #如需流式返回，取消该参数默认为流式}'{"model": "deepseek-r1:1.5b","created_at": "2025-02-08T14:13:30.203344Z","response": "\u003cthink\u003e\n\n\u003c/think\u003e\n\n上海是中国的一个直辖市，位于中国的东部沿海地区。具体位置是 longitude 121°38'东，latitude 31°25'北。它的城市、工业中心和国际都市特征使其在世界范围内拥有重要的影响力。","done": true,"done_reason": "stop","context": [151644,100633,109333,151645,151648,271,151649,271,100633,105196,104111,116866,3837,103987,105538,106565,107815,100361,1773,100398,81812,20412,20515,220,16,17,16,11616,18,23,6,67364,3837,23718,220,18,16,11616,17,20,6,48309,1773,104121,99490,5373,100159,99488,33108,99876,101478,104363,102989,18493,99489,104589,103926,100799,102484,1773],"total_duration": 1758949417,"load_duration": 570749542,"prompt_eval_count": 5,"prompt_eval_duration": 755000000,"eval_count": 57,"eval_duration": 431000000
}
\u003cthink\u003e\n\n\u003c/think\u003es其实就是和 标签，里边是思考推理的内容，比较简单的问题无需推理，所以这里为空。我们问一个相对较难的问题来试试：
如果去掉stream为false后的流式返回如下：
直到done为true，done reason为stop为止
4. 配置图形化交互界面（可选）
虽然直接在命令行中对话已经能验证模型运行，但为了更友好地交互，你可以安装图形化界面工具：
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下载 Chatbox：访问 Chatbox 官网 下载并安装该软件。
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在 Chatbox 的设置中，选择使用本地模型，并将模型提供方设置为 Ollama API；在模型列表中选择你刚安装的 DeepSeek-R1 模型即可。
然后即可对话
5. 使用与注意事项
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每次使用时：若需要使用模型，只需先启动 Ollama（通常在安装时会自动后台运行），然后通过命令行或图形界面调用模型。你可以使用命令
ollama list查看已安装的模型列表，并通过ollama run <模型名称>重新启动对话会话。 -
资源消耗：注意大模型运行时对 CPU、内存和 GPU 的负载较高，建议在使用过程中避免同时进行高负载任务。
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升级与卸载
如果以后不再使用模型，需要按照相关说明清理模型文件和环境变量，避免占用过多磁盘空间。
