淘宝卖DeepSeek安装包一月赚数十万？？？我们免费教你本地部署DeepSeek-R1

使用Ollama和LM Studio本地部署DeepSeek-R1

原标题：淘宝卖DeepSeek安装包一月赚数十万？？？我们免费教你本地部署DeepSeek-R1
文章来源：机器之心
内容字数：8882字

DeepSeek-R1本地部署指南：免费获取，无需付费

本文旨在指导读者如何免费本地部署DeepSeek-R1模型，并解释本地部署的优势和劣势。文章开头以DeepSeek-R1模型在电商平台被高价售卖的现象为例，引出本地部署的必要性，并指出其免费开源的特性。

1. 为什么要本地部署DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1虽然并非目前最强大的模型，但其热门程度使其在线服务经常面临服务器繁忙的问题。本地部署则能有效解决此问题，并带来以下优势：

1. 数据隐私与安全性：避免数据上传至云端，符合数据合规要求。
2. 低延迟与高实时性能：本地计算，无需网络请求，推理速度快。
3. 更低的长期成本：无需API订阅费用，可控制硬件成本。
4. 可离线使用：不受网络限制，保证关键业务不中断。
5. 可定制与可控性强：可微调优化模型，不受第三方政策影响。

然而，本地部署也存在硬件成本高、难以处理大规模任务、部署门槛较高以及需要一定维护成本等缺点。

2. 适合与不适合本地部署的场景

适合本地部署的场景包括：高隐私、低延迟、长期使用的应用，例如企业AI助手、法律分析等。不适合本地部署的场景包括：短期试验、高算力需求、依赖大模型的应用等。

3. 如何本地部署DeepSeek-R1？

文章介绍了两种本地部署方法：

3.1 基于Ollama的部署

Ollama是一个轻量级、可扩展的本地语言模型运行框架。步骤如下：

1. 下载并安装Ollama。
2. 在Ollama官网查看支持的DeepSeek-R1版本，选择适合自己硬件配置的版本。
3. 使用终端命令运行Ollama，下载并运行选择的DeepSeek-R1版本。
4. 可选：配置前端工具（如Open WebUI或Chatbox）以获得更友好的用户体验。

3.2 使用LM Studio的零代码部署

LM Studio提供了一种无需代码的部署方法：

1. 下载并安装LM Studio。
2. 设置模型文件夹。
3. 从Hugging Face下载.gguf格式的DeepSeek-R1模型，并将其放入设置的文件夹中。
4. 在LM Studio中选择加载模型，即可使用。

4. 结语

文章最后总结了本地部署DeepSeek-R1的优势，并指出未来随着硬件和技术的进步，本地部署大模型的门槛将进一步降低。

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台