在当今的人工智能领域，DeepSeek-R1模型以其卓越的性能受到广泛关注。无论是擅长数学、代码还是自然语言推理等复杂任务，都展现出强大的能力。然而，很多用户希望能够在本地部署该模型，以便在无需联网的情况下流畅使用，同时也能更好地满足个性化的需求。今天，我们就来详细介绍如何在本地部署DeepSeek-R1模型，这可能是全网最全的本地部署方法，大家可以点赞收藏起来哦。
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一、部署前的准备
（一）了解DeepSeek-R1模型
DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（成立于2023年7月17日）研发的推理模型，采用强化学习进行后训练。在开始本地部署之前，我们需要对这个模型有一个基本的认识，这样有助于我们在后续步骤中更好地进行操作。
（二）硬件评估
DeepSeek-R1提供多个版本，参数量越大，模型通常越强大，但也需要更多的计算资源。一般来说，模型中的每个参数占用4个字节（32位），你可以据此计算每个版本大致需要的内存。如果只是简单做文本处理、学习或者小型项目，1.5B和7B可能就够了；要是需求是生成高质量文本，或者做大规模数据处理，14B及更高型号可能更合适。
（三）安装Ollama
1. Windows系统
我们首先要用到一个叫Ollama（欧拉玛）的开源本地大模型运行工具。对于Windows系统，直接进入Ollama的官网（https://ollama.com），在官网找到下载按钮，点击下载对应版本的安装包，然后按照安装向导进行安装即可。
2. Linux系统
在Linux系统中，需要运行脚本进行安装。在终端中输入以下命令：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh。这个命令会自动下载并安装Ollama到你的Linux系统中。
二、模型部署与运行
（一）安装DeepSeek
当Ollama安装完成后，我们就可以安装DeepSeek了。在终端中执行以下指令：ollama run DeepSeek-R1。这个命令会从相关资源中获取DeepSeek-R1模型并进行安装，安装完成后就可以准备运行模型了。
（二）运行模型
根据不同的需求，我们可以使用不同的命令来运行模型。例如，如果要运行特定版本的模型，如7B版本，可以使用命令ollama run deepseek-r1:7b。在命令行界面输入命令后，模型就会开始运行，我们就可以开始与模型进行交互了。
三、交互界面优化
（一）搭建聊天界面（使用Chatbox）
如果我们想要搭建一个聊天界面来更方便地与DeepSeek-R1模型交互，就需要用到另一个开源项目Chatbox（https://github.com/Bin Huang/chatbox）。
下载对应版本的Chatbox并进行安装。
安装成功后打开Chatbox，点击设置，在模型提供方选项中选择Ollama。当ollama运行时，它会自动识别模型，然后保存设置即可。这样我们就可以通过Chatbox这个友好的界面与DeepSeek R1模型进行交互了。
通过以上步骤，我们就可以在本地成功部署DeepSeek-R1模型，并且可以根据自己的需求进行优化和使用。无论是为了满足个人的学习、研究需求，还是为了在本地构建一个专属的人工智能应用环境，本地部署DeepSeek-R1模型都为我们提供了更多的可能性。希望这个教程能够帮助到大家，让大家能够顺利地在本地使用这个强大的模型。
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