在当今人工智能蓬勃发展的时代，DeepSeek R1的爆火是有目共睹的。在ollama library上，它上线8天就达到了3.9M下载量，热度远超其他模型。然而，其官网有时会出现反应迟缓甚至宕机的情况。
既然它是开源模型，本地部署不失为一个好办法。可很多人会问，没有显卡或者如何利用免费GPU算力来跑呢？这篇文章就将带大家详细了解免费GPU算力本地跑DeepSeek R1的方法。
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一、选择合适的工具与平台
1.腾讯Cloud Studio
在寻求免费GPU算力时，大家可能首先会想到Google Colab，但如果没有梯子的话就无法使用。而腾讯Cloud Studio是一个不错的选择。完成账号注册之后，就能使用它的GPU进行高效计算。这为本地跑DeepSeek R1提供了可能的算力支持。
2.Ollama + Open WebUI组合
在社区里，目前最流行的本地部署DeepSeek R1的组合方案是Ollama + Open WebUI。这种组合完全在自己的机器上运行，简单易行。它不需要复杂的额外设置，对于普通用户来说是一种非常友好的方案。
二、具体的操作步骤
1.安装cloudflared
这是免费GPU算力本地跑DeepSeek R1的重要步骤之一。Cloudflared的安装为后续的操作奠定基础，它能够帮助实现一些网络相关的功能，例如网络穿透等，确保整个运行环境的稳定和可操作性。
2.查看ollama的端口号
查看ollama的端口号是不可或缺的环节。正确的端口号是连接各个组件和确保数据传输的关键。只有准确获取端口号，才能保证后续步骤的顺利进行，让DeepSeek R1在本地能够正常运行起来。
3.穿透出来
穿透操作能够打破一些网络限制，使得我们在本地利用免费GPU算力运行DeepSeek R1时不会受到诸如防火墙等网络因素的干扰。这一步骤是整个流程中非常关键的一环，关系到最终能否成功运行模型。
三、硬件要求与注意事项
一般来说，运行1.5B参数的模型最低需要4GB显存的GPU以及16GB的内存。如果硬件达不到这个要求，系统则会强行使用CPU进行计算。但这样会导致硬件负担更大，而且推理的时间会更长。所以在尝试用免费GPU算力本地跑DeepSeek R1之前，要先确保自己的硬件满足一定的要求。
另外，有些免费上车活动在活动退出时间上是有限制的，比如某些提供免费算力的平台或者工具可能在特定时间后就无法继续免费使用了。所以在使用过程中一定要注意相关的时间限制，避免影响自己的使用体验。
通过选择合适的工具和平台，按照正确的操作步骤进行，并且注意硬件要求和相关的注意事项，就能够利用免费GPU算力在本地成功运行DeepSeek R1，不再受官方服务繁忙等问题的困扰，尽情享受这个高性能低成本推理模型带来的便利。
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