一、DeepSeek R1本地部署
1、下载ollama下载地址
本人是Mac电脑，所以选第一项，下面都是以Mac环境介绍部署，下载好把ollama运行起来即可启动Ollama服务。
Ollama默认监听本地11434端口，您可以通过浏览器访问
http://localhost:11434来管理模型。
2、下载并运行指定参数的R1版本
目前有以下参数供选择
1.5b/7b/8b/14b/32b/70b/671b("b" 表示 "Billion"，即 "十亿")
请根据自己电脑的配置情况合理选择合适参数，以下是参考配置
| 模型参数 | CPU要求 | 内存要求 | 硬盘要求 | 显卡要求 |
|---|---|---|---|---|
| 1.5B | 最低4核（推荐多核处理器） | 8GB+ | 3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB） | 非必需（纯CPU推理），若GPU加速可选4GB+显存（如GTX 1650） |
| 7B | 8核以上（推荐现代多核CPU） | 16GB+ | 8GB+（模型文件约4-5GB） | 推荐8GB+显存（如RTX 3070/4060） |
| 8B | 与7B相近，略高10-20% | 与7B相近，略高10-20% | 与7B相近，略高10-20% | 与7B相近，略高10-20% |
| 14B | 12核以上 | 32GB+ | 15GB+ | 16GB+显存（如RTX 4090或A5000） |
| 32B | 16核以上（如AMD Ryzen 9或Intel i9） | 64GB+ | 30GB+ | 24GB+显存（如A100 40GB或双卡RTX 3090） |
| 70B | 32核以上（服务器级CPU） | 128GB+ | 70GB+ | 多卡并行（如2xA100 80GB或4xRTX 4090） |
| 671B | 64核以上（服务器集群） | 512GB+ | 300GB+ | 多节点分布式训练（如8xA100/H100） |
举个栗子：苹果截止2025年2月最强大的Mac Pro主机的最高配（售价近10W），配置如下：
Apple M2 Ultra (24 核中央处理器、76 核图形处理器和 32 核神经网络引擎)
192GB 统一内存
8TB 固态硬盘
这个主机上建议运行的参数如下：
DeepSeek-R1-8B：可以轻松运行，性能表现良好。
DeepSeek-R1-32B：可以运行，但需要监控内存使用情况，避免过载。
DeepSeek-R1-70B：理论上可以运行，但建议谨慎尝试，因为可能会遇到内存和 CPU 性能瓶颈。
也就是说32B可以胜任，70B就勉强凑活了，一般的普通电脑配置的，可以部署1.5b练练手，自信点的配置可以尝试7b或者8b。
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确定好要部署的参数（用1.5b举例），命令行执行下面的命令
ollama run deepseek-r1:1.5b
// 其他参数改数字即可，例如32B则 ollama run deepseek-r1:32b
安装好其实已经可以在这个终端里进行对话了。
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打开浏览器，访问
http://localhost:11434，确保模型加载成功，可以查看模型的运行状态。
显示如下内容则说明模型已经加载成功了Ollama is running
3、使用Cherry Studio客户端集成本地部署的deepseek-r1
下载Cherry Studio下载地址
下载安装好以后，左下角设置里进行配置api地址：http://localhost:11434
配置好以后就可以聊天了，注意箭头指向模型选择你下载的[deepseek-r1:参数量级 | Ollama]
体验过官网满血版deepseek r1的小伙伴应该是不能忍受1.5b量级的回复
本地部署的优点是反应速度是相当快，且不会出现网络繁忙的提示了，这是本地部署的优势，另外一个优势是数据更安全，因为没有放到别人家的服务器上。
想要更好效果的可以尝试7b或者8b的试试，或者接着看下面的满血版R1的搭建。
// 拉取 deepseek-r1:7b 模型
ollama pull deepseek-r1:7b
Tip1：如果是局域网其他电脑想访问这台主机的deepseek R1的API，本地部署的主机可以如下操作：
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
ollama serve
然后其他电脑下载安装Cherry Studio，并在设置里的API配置为你的ip地址:11434即可
Tip2：如果ollama输入任何命令出现如下错误
Error: something went wrong, please see the ollama server logs for details
主要是网络问题导致的，尤其是代理环境变量（终端FQ）有两种解决办法：
方法一：
# 检查http_proxy变量是否存在
echo $http_proxy
# 检查https_proxy变量是否存在
echo $https_proxy
如果输出内容了，请移除
# 移除HTTP代理环境变量
unset http_proxy
# 移除HTTPS代理环境变量
unset https_proxy
# 再检查http_proxy变量是否存在
echo $http_proxy
# 再检查https_proxy变量是否存在
echo $https_proxy
输出为空，再试试ollama命令应该就可以了。
如果你希望永久移除这些代理环境变量，可以编辑你的终端配置文件，例如编辑你的.zshrc文件（这是zsh的配置文件），并删除或注释掉其中设置代理变量的行。例如：
// 注释掉类似下面的内容
export http_proxy="http://your-proxy-server:port"
export https_proxy="http://your-proxy-server:port"
// 保存文件后再执行
source ~/.zshrc
然后稳妥起见再重启下终端，再试试ollama命令应该就可以了。
方法二：如果不想修改自己的代理环境变量，可以直接通过API操作命令代替ollama命令
官方api操作手册如下：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
举例来说：
// 终端直接运行下面命令来pull模型
curl http://你的电脑ip地址:11434/api/pull -d '{"model": "deepseek-r1:1.5b"}'
// 获取正在运行的模型
curl http://你的电脑ip地址:11434/api/ps
也就是说通过api也能操作ollama
二、满血版DeepSeek R1搭建
学会了上面的本地部署，满血版搭建就更简单了，步骤如下：
1、下载Cherry Studio，已下载请忽略 下载地址
2、登录/注册「硅基流动」，新用户会赠送 2000 万 Token 额度。 注册地址
3、点击左侧列表里的API密钥，右上角创建一个密钥，并复制
4、打开Cherry Studio，按照下图顺序填入API密钥
注意先填入API密钥，再点一下旁边的检查按钮，然后选择要检查的模型，提示连接成功就可以了
5、进入Cherry Studio聊天页面，选择DeepSeek R1模型
6、开始聊天
