别再被 DeepSeek R1 本地部署割韭菜，我帮你把坑都踩遍了 | 附免费教程

不用 998，也不用 98。

原标题：别再被 DeepSeek R1 本地部署割韭菜，我帮你把坑都踩遍了 | 附免费教程
文章来源：爱范儿
内容字数：7759字

DeepSeek R1本地部署全攻略：机遇与挑战并存

近期，DeepSeek R1的火爆程度堪比一场AI“淘金热”，但高昂的硬件要求让许多人望而却步。本文将详解DeepSeek R1本地部署方法，并探讨其优势与局限性，帮助读者理性看待这一AI技术。

1. DeepSeek R1：高门槛与高期待

DeepSeek R1凭借强大的功能引发热潮，但其671B参数的完整模型需要高达1300GB显存，对于普通用户而言，部署门槛极高。因此，文章重点介绍了DeepSeek R1的四款蒸馏小模型（DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B），它们对硬件要求相对较低。

2. 两种本地部署方法：LM Studio与Ollama

文章介绍了两种本地部署DeepSeek R1小模型的方法：

1. LM Studio： 这是一个小白友好的图形化界面工具，无需代码即可运行。它支持GPU卸载技术，能够在有限显存下高效运行模型，但对性能要求较高。

2. Ollama： 这是一个命令行工具，对性能要求较低，但需要一定的命令行操作经验，模型兼容性也有限。用户可搭配浏览器插件PageAssist，获得更友好的交互界面。

3. 模型性能测试与参数调优

文章通过几个例子测试了不同参数量级模型的性能，结果表明，参数量更大的模型（32B和70B）在复杂问题上的表现更出色，但并非参数越大越好。文章还提供了参数调优建议，包括温度、上下文溢出处理、CPU线程和采样策略等，以优化模型的生成质量和资源分配。DeepSeek研究员Daya Guo的内部指南也提供了参考。

4. 本地部署的优势与局限性

本地部署DeepSeek R1小模型的主要优势在于：数据安全、断网可用、节省API调用费用。但其局限性也很明显：不支持联网，知识库更新滞后，无法访问实时信息。文章还尝试了利用LM Studio和Anything LLM联动创建自定义知识库，但效果不理想，主要受限于上下文窗口的限制。

5. 满血版DeepSeek R1的部署成本

文章提及Hugging Face工程师展示了运行完整DeepSeek-R1模型的配置，成本约为6000美元，这进一步凸显了完整版模型的高门槛。

6. 理性看待本地部署

文章总结指出，DeepSeek R1的蒸馏小模型并非完美替代品，性能与完整版相差甚远。对于大多数用户而言，使用官方版或第三方平台是更优的选择。本地部署更适合企业用户、开发者或对数据隐私有特殊需求的用户，但需充分了解其局限性。

7. 常见问题解答

文章最后提供了常见问题解答，涵盖了普通电脑能否部署、蒸馏版模型的概念、离线使用以及数据安全等方面。

联系作者

文章来源：爱范儿
作者微信：
作者简介：关注明日产品的数字潮牌