別再被 DeepSeek R1 本地部署割韭菜，我幫你把坑都踩遍了 | 附免費教程

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原標題：別再被 DeepSeek R1 本地部署割韭菜，我幫你把坑都踩遍了 | 附免費教程
文章來源：愛范兒
內容字數：7759字

DeepSeek R1本地部署全攻略：機遇與挑戰并存

近期，DeepSeek R1的火爆程度堪比一場AI“淘金熱”，但高昂的硬件要求讓許多人望而卻步。本文將詳解DeepSeek R1本地部署方法，并探討其優勢與局限性，幫助讀者理性看待這一AI技術。

1. DeepSeek R1：高門檻與高期待

DeepSeek R1憑借強大的功能引發熱潮，但其671B參數的完整模型需要高達1300GB顯存，對于普通用戶而言，部署門檻極高。因此，文章重點介紹了DeepSeek R1的四款蒸餾小模型（DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B），它們對硬件要求相對較低。

2. 兩種本地部署方法：LM Studio與Ollama

文章介紹了兩種本地部署DeepSeek R1小模型的方法：

1. LM Studio： 這是一個小白友好的圖形化界面工具，無需代碼即可運行。它支持GPU卸載技術，能夠在有限顯存下高效運行模型，但對性能要求較高。

2. Ollama： 這是一個命令行工具，對性能要求較低，但需要一定的命令行操作經驗，模型兼容性也有限。用戶可搭配瀏覽器插件PageAssist，獲得更友好的交互界面。

3. 模型性能測試與參數調優

文章通過幾個例子測試了不同參數量級模型的性能，結果表明，參數量更大的模型（32B和70B）在復雜問題上的表現更出色，但并非參數越大越好。文章還提供了參數調優建議，包括溫度、上下文溢出處理、CPU線程和采樣策略等，以優化模型的生成質量和資源分配。DeepSeek研究員Daya Guo的內部指南也提供了參考。

4. 本地部署的優勢與局限性

本地部署DeepSeek R1小模型的主要優勢在于：數據安全、斷網可用、節省API調用費用。但其局限性也很明顯：不支持聯網，知識庫更新滯后，無法訪問實時信息。文章還嘗試了利用LM Studio和Anything LLM聯動創建自定義知識庫，但效果不理想，主要受限于上下文窗口的限制。

5. 滿血版DeepSeek R1的部署成本

文章提及Hugging Face工程師展示了運行完整DeepSeek-R1模型的配置，成本約為6000美元，這進一步凸顯了完整版模型的高門檻。

6. 理性看待本地部署

文章總結指出，DeepSeek R1的蒸餾小模型并非完美替代品，性能與完整版相差甚遠。對于大多數用戶而言，使用官方版或第三方平臺是更優的選擇。本地部署更適合企業用戶、開發者或對數據隱私有特殊需求的用戶，但需充分了解其局限性。

7. 常見問題解答

文章最后提供了常見問題解答，涵蓋了普通電腦能否部署、蒸餾版模型的概念、離線使用以及數據安全等方面。

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作者簡介：關注明日產品的數字潮牌