进行deepseek-r1:14b安装需输入 ollama run deepseek-r1:14b 然后安装时间大概7分钟左右。 图9 安装deepseek-r1:14b 安装好后,查询 再次输入ollama list,如图10所示,此时出现了deepseek-r1:14b说明安装成功。 图10 安装成功deepseek-r1:14b 由于安装了deepseek-r1:14b,其他的3个
根据自己电脑的配置选择1.5B、7B、8B、14B、32B,这里安装的是14b版本 快速下载deepseek模型 #!/bin/bash # 这里指定 需要下载的模型,这里我下载的是 deepseek-r1:14b MODEL_NAME="deepseek-r1:14b" while true; do MODEL_EXISTS=$(ollama list | grep "$MODEL_NAME") if [ -n "$MODEL_EXISTS" ]; ...
✔R1深度思考大模型,14B超大规模,更聪明的AI,更准确的结果,更流畅的体验; ✔一键快捷安装,无需专业设置,闪速上手; ✔ 本地部署、本地计算,全本地化体验,不上云,隐私更安全; 极空间本地部署的DeepSeek-R1目前提供14B、7B、1.5B三个版本: 14B模型,具有较强的推理能力、生成文本的质量与对话能力、处理复杂...
14B（9GB）：32B（20GB）：70B（43GB）：671B（404GB）：每个参数需要多少字节？一般来说，DeepSeek-R1模型中的每个参数占用4个字节（32位）。这个值相对固定，常用于大多数深度学习模型。通过这个假设，我们可以计算出每个版本大致需要多少内存。计算方法：每个参数需要4字节 假设某个模型有70亿个参数（即70B模型...
进行deepseek-r1:14b安装需输入 ollama run deepseek-r1:14b 然后安装时间大概7分钟左右。 安装好后,查询 再次输入ollama list,如图10所示,此时出现了deepseek-r1:14b说明安装成功。 由于安装了deepseek-r1:14b,其他的3个可以删除,如图11所示,删除命令为: (base) root@VM-0-16-ubuntu:~# ollama rm deepse...
DeepSeek-R1官方地址:github.com/deepseek-ai/ 完整版(671B):需要至少 350GB 显存/内存,适合专业服务器部署 蒸馏版:基于开源模型(如 QWEN 和LLAMA)微调,参数量从 1.5B 到 70B 不等,适合本地硬件部署。 蒸馏版与完整版的区别 特性蒸馏版完整版 参数量 参数量较少(如 1.5B、7B),性能接近完整版但略有下降...
尝试在本地部署deepseek r1 14B模型 声明:本地部署的AI和专业的服务器上运行的AI还是有着不小的差距的,这点望周知,当然要是服务器收费低、卡顿少也就没有本地部署的需要了。 使用体验:使用显卡推理时,速度偏慢,不过也能理解,毕竟5700xt是老显卡,14B的本地模型凑合着能跑也没什么可挑剔的了,想要更快的推理...
每个模型的计算和存储需求都有所不同,下面我们列出了DeepSeek-R1的各个型号,并给出了所需的硬件配置。根据不同的使用需求,选择合适的模型可以帮助你节省成本,同时提升部署效率。 DeepSeek-R1类型信息表格 R1不同版本模型大小 各类型模型的硬件需求总结 根据你选择的型号,硬件需求会有所不同。以下是每个模型的大致硬...
进入Ollama官方网站后,可以看到Ollama已经支持DeepSeek-R1的部署: 点击DeepSeek-R1的链接可以看到有关deepseek-r1的详细介绍: 目前deepseek-r1模型大小提供了7个选择:1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b。 因为我笔记本的显卡配置较低,所以这里只能选择最小的1.5b模型来做演示: ...
DeepSeek-R1是由DeepSeek研发的一款推理模型,具备强大的自然语言处理能力,支持本地部署,适用于文本生成、代码编写等任务。相比云端模型,本地部署更能保障数据隐私,同时降低使用成本。本文将介绍DeepSeek-R1的不同版本,并教你如何使用 DS本地部署大师 轻松安装和运行它。