本地搭建DeepSeek R1模型 + 前端

本地搭建DeepSeek R1模型 + 前端

配置:

操作系统:windows11

CPU:i5 13600KF

GPU:英伟达4070 12GB

内存:16G DDR5

硬盘:1TB

模型安装

本文采用Ollama进行安装。Ollama安装比较简单。

官网:Ollama

安装Ollama,下载完后无脑安装即可。安装完成后执行 ollama -v 命令,出现版本则安装成功。

根据你自己电脑的配置选择对应的模型安装。

  • 低配置硬件适配:如果你的电脑硬件配置较为基础,CPU 是老旧的双核或四核处理器,运行内存仅有 8GB 及以下,显卡为集成显卡或者独立显卡的显存不足 2GB ,那么 DeepSeek-R1-Distill-Llama-1.5B 模型是最佳选择。它对硬件资源的需求极低,能够在这样的设备上稳定运行,轻松应对日常对话、简单文本生成等基础文本处理任务,满足你的日常使用需求。
  • 中配置硬件适配:若你的电脑配置处于中等水平,配备像英特尔酷睿 i5 系列或者 AMD 锐龙 5 系列这样性能不错的 CPU,内存达到 16GB,显卡显存为 4 - 6GB ,那么 DeepSeek-R1-Distill-Llama-7B 或 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型将是你的得力助手。这类模型在中等配置的电脑上能够充分发挥潜力,运行效率较高,能够轻松处理简单代码生成、文章润色等具有一定复杂度的任务,帮助你完成更多有挑战性的工作。
  • 高配置硬件适配:对于电脑硬件配置高端的用户,拥有英特尔酷睿 i7/i9 系列或 AMD 锐龙 7/9 系列这种高性能 CPU,内存达到 32GB 及以上,显卡搭载 NVIDIA GeForce RTX 30 系列、AMD Radeon RX 6000 系列等高性能独立显卡,显存高达 8GB 及以上,此时 DeepSeek-R1-Distill-Llama-32B 甚至更高版本的模型,才是充分发挥你电脑硬件实力的不二之选。它们能够承担复杂的自然语言处理任务,如专业领域的文本深度分析、复杂代码的编写与调试等,为你带来高效且优质的使用体验。

我这里选择的deepseek-r1 7b模型。

打开cmd小黑窗执行 ollama run deepseek-r1:7b,ollama就会自动下载模型并启动,模型越大下载时间越长,耐心等待。完成后就可以在命令行提问题了。

前端安装

命令行用起来不是很方便,而且无法解析markdown文档,所以需要安装一个前端界面。前端我使用的是CherryStudio。

官网:Cherry Studio 官方网站 - 全能的AI助手

安装可以参照我的另一篇:一款好用的模型大模型服务桌面客户端_cherystudio-CSDN博客

  • 安装配置完成后就可以选择模型进行问答了。注意:本地部署的模型不需要配置秘钥。

到此deepseekR1模型以及前端就在你本地启动起来了,使用本地更快而且不会遇到服务繁忙的情况。快去试试吧。

相关推荐
林泽毅11 小时前
PyTRIO快速入门(一):概念、推理与训练
人工智能·python·深度学习·机器学习·语言模型
刘小八2 天前
RAG 文档切分不是越细越好:选择 Chunk Size 与 Overlap
人工智能·python·语言模型
大模型任我行2 天前
阿里:端到端文档解析模型OvisOCR2
人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记
KAU的云实验台2 天前
【研究分享】大语言模型 × 进化计算新范式? —— 以ReEvo为例拆解
人工智能·语言模型·自然语言处理
硅谷秋水2 天前
PhyGround:生成式世界模型中的物理推理基准测试
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型
许可可可可3 天前
英伟达到昇腾训练迁移:并行配置等问题
语言模型
羊羊小栈4 天前
基于GraphRAG的税务财务智能问答系统(Neo4j_大语言模型)
人工智能·算法·语言模型·自然语言处理·毕业设计·neo4j·大作业
看-是灰机4 天前
使用go语言实现对接
linux·开发语言·后端·docker·语言模型·golang·飞书
大模型码小白4 天前
JAVA 集合框架进阶:List 与 Set 的深度解析与实战
java·开发语言·人工智能·windows·语言模型·list·ai编程
卖微积分的男孩5 天前
【论文精读】Tapered Language Models|锥形语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理