3. 下载DeepSeek-R1模型 # 根据硬件选择模型版本(首次下载自动识别设备)# 国内用户加速下载(添加镜像源参数)ollama run deepseek-r1:7b\--registry-mirror https://mirror.xyz.com/ollama# 查看已下载模型ollama list# 应显示类似:deepseek-r1:7b 4. 配置Open WebUI可视化界面 # 使用Docker一键部署(自动适配...
在大规模部署场景下,DeepSeek R1相较于专有模型(如OpenAI o1)更具成本效益: • 在一个企业规模为100万次请求/日的应用场景中,DeepSeek R1的推理成本仅为OpenAI o1的1/27.4。 • 与Llama 3.2相比,由于DeepSeek R1的架构更注重推理效率,其资源消耗更低,整体部署成本下降约25%。 3.3案例分析 某法律科技初创...
6、 下载DeepSeek 同样我们打开Ollama官网,点击顶部的Models链接,此时我们就会看到deepseek-r1模型排在第一位,如下图所示: 点击deepseek-r1链接进去,此时我们会看到下拉框中有各个版本的大模型,越往后对电脑硬件的要求越高,此处为了演示效果,我们选择1.5b进行下载(具体可根据自己的电脑和需求有选择性的下载),如下图...
3. 下载 DeepSeek-R1 模型 # 根据硬件选择模型版本(首次下载自动识别设备) # 国内用户加速下载(添加镜像源参数) ollama run deepseek-r1:7b \ --registry-mirror https://mirror.xyz.com/ollama # 查看已下载模型 ollama list # 应显示类似:deepseek-r1:7b 4. 配置 Open WebUI 可视化界面 # 使用Docker...
随后我们复制下拉框后面的命令ollama run deepseek-r1:1.5b,粘贴到新打开的CMD窗口中回车执行(耐心等待下载完成),如下图所示: 注意:上述下载命令需要在新打开的CMD窗口中执行(因为我们在【5、🎄修改大模型存储位置】中修改了大模型存储的位置),否则下载的文件存储在C:\Users\quber\.ollama\models位置,就不是...
本来Deepseek官网满血版用得挺好的,耐何近期名气和热度一上来,再加上丑国下三滥的DDos攻击,基本快没法用了,最夸张的情况是早上7:00就开始“服务器繁忙”,连等15个来回才有回应(不用R1也是如此),所以不得已开始研究本地部署。本人纯小白,以下方法均搜索自互联网,并亲测有用。
高性能设备(32GB + 内存 / 高端显卡):建议尝试 32b 或 70b 版本,充分发挥设备的强大性能,解锁 DeepSeek R1 的完整推理能力,实现更复杂、更高效的任务处理。 在命令行中输入ollama run deepseek - r1:(模型版本),例如ollama run deepseek - r1:7b 。首次运行时,系统会自动下载所选模型,下载完成后,即可通过...
3. 使用 Ollama 部署 DeepSeek-R1 的步骤 3.1 安装 Ollama 3.2 下载 DeepSeek-R1 模型 3.3 运行 DeepSeek-R1 3.4 使用 Open WebUI 增强交互体验 4. 注意事项及资料 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的应用越来越广泛,但许多用户希望能够在本地环境中部署和运行这些模型,以满足数据隐私、定制化需求或离线使用...
DeepSeek-R1是由中国的深度求索(DeepSeek)公司开发的大模型,用低成本以及更小的算力规模实现了美国顶级AI模型的效果。 DeepSeek已遵循MIT协议实现了开源,本文介绍使用百度智能云GPU服务器来实现DeepSeek的本地部署。 模型部署 安装环境 硬件环境 百度智能云 GPU 服务器。
打开终端窗口(powershell),运行命令:ollama pull deepseek-r1:7b 命令,完成大模型下载。 3. 运行 deepseek-r1 模型,与模型进行交互对话 在终端窗口(powershell),运行命令:ollama run deepseek-r1:7b,与模型进行交互对话。 deepseek-r1 模型是推理模型。与 deepseek-r1 模型进行交互对话,用户提问后,默认先会打...