如何快速部署Deepseek-R1？

其实部署Deepseek-R1并不难，普通人在个人电脑上也可以实现，但对于设备硬件有一定的门槛要求——

CPU：建议使用Intel Xeon系列或AMD EPYC系列等多核处理器，至少4核。

GPU：如果你需要进行高效的推理，推荐使用NVIDIA GeForce RTX 30系列或NVIDIA A100等，显存至少8GB。

内存：至少16GB的系统内存，如果你部署的是大规模模型，建议使用32GB及以上。

存储：准备足够的磁盘空间来存储模型文件和相关数据，根据不同的模型版本，可能需要几十GB到上百GB的存储空间。

操作系统：目前推荐的是buntu 20.04或更高版本的Linux系统。如果是苹果MacOS系统，则选择M4以上的配置。目前，Deepseek-R1在Windows环境下并不是特别稳定。

硬件准备完成后，就可进行以下简单操作：

一是，下载并安装工具箱Ollama。

无论是通义千问、Kim还是Deepseek，都是工具，要在本地运行，需要一个工具箱，Ollama就是放工具的工具箱。

二是，安装Deepseek-R1。

在Ollama的搜索框中输入Deepseek-R1，找到“Deepseek-R1”，点击进入详情页。

Deepseek-R1有诸多类型，每个类型的名称后跟随1.5B、7B、14B等，这里的B就是billion（十亿），表示模型的参数数量。大家可根据自身电脑的硬件配置情况选择参数。

调出电脑的“启动台”，搜索“终端”并点击进入，将命令粘贴到“终端”窗口，按下回车键，等待安装完成。

三是，下载并安装可视化界面。

安装后，与模型交互的界面还是“命令”界面，是个代码框。要获得一个可视化界面，还需要安装工具——如Chatbox等智能对话工具。安装后就可以像QQ聊天一样和Deepseek-R1聊天了。