DeepSeek-R1本地部署保姆级教程

一、DeepSeek-R1本地部署配置要求

（一）轻量级模型

▌DeepSeek-R1-1.5B

• 内存容量：≥8GB 

• 显卡需求：支持CPU推理（无需独立GPU）

• 适用场景：本地环境验证测试/Ollama集成调试

（二）中规模模型组

▌DeepSeek-R1-7B

• 内存容量：≥16GB 

• 显卡配置：NVIDIA RTX 3070/4060（≥8GB）

• 典型应用：中等复杂度NLP任务（文本摘要/多语言翻译）

▌DeepSeek-R1-8B

• 内存容量：≥16GB 

• 显卡配置：NVIDIA RTX 3070/4060（≥8GB）

• 典型应用：代码生成/逻辑推理等高精度轻量任务

（三）企业级模型组

 ▌DeepSeek-R1-14B

• 内存容量：≥32GB

• 显卡配置：NVIDIA RTX 4090/A5000（≥16GB）

• 典型应用：长文本语义理解与生成

▌DeepSeek-R1-32B

• 内存容量：≥64GB

• 显卡配置：NVIDIA A100 40GB/双路RTX 3090（≥24GB）

• 典型应用：专业领域高精度推理

（四）超大规模模型组

▌DeepSeek-R1-70B

• 内存容量：≥128GB 

• 显卡配置：2x NVIDIA A100 80GB/4x RTX 4090

• 典型应用：复杂生成式AI任务

▌DeepSeek-R1-671B

• 内存容量：≥512GB

• 显卡配置：8x NVIDIA A100/H100多节点集群

• 典型应用：AGI研究/超大规模AI训练

二、查看本机配置（Windows）

通过组合键Ctrl + Alt + Delete启动任务管理器：

1. 选择”性能”标签页

2. 内存检测：物理内存容量显示（附图）

3. GPU检测：专用显存容量显示（附图）

检测结果：

• 系统内存：16GB 

• GPU显存：8GB 

• 推荐部署方案：DeepSeek-R1-7B模型

三、Ollama框架部署

（一）获取安装包

访问官方仓库：https://ollama.com
选择对应系统版本（Windows/macOS/Linux）

（二）安装流程

执行标准安装程序，默认配置即可完成环境部署

四、DeepSeek-R1模型加载与配置

（一）获取模型指令集

访问模型库：deepseek-r1

（二）命令行部署

1. Windows+R启动运行窗口

2. 输入”cmd”启动命令提示符

3. 执行标准安装指令（附图）

Win+R，然后输入cmd，进入下述界面。

五、可视化交互环境部署

（一）获取CherryStudio

官网下载：https://cherry-ai.com
选择对应系统版本（Windows/macOS）

（二）安装与集成

1. 完成标准安装流程

2. 启动后自动检测本地模型（详见附图）

3. 通过GUI界面进行模型交互

安装好之后，继续下述操作：

文章来源于互联网:DeepSeek-R1本地部署保姆级教程

相关推荐: AWTK-WIDGET-WEB-VIEW 实现笔记 (2) – Windows

在 Windows 平台上的实现，相对比较顺利，将一个窗口嵌入到另外一个窗口是比较容易的事情。 1. 创建窗口 这里有点需要注意： 父窗口的大小变化时，子窗口也要跟着变化，否则 webview 显示不出来。 创建时窗口的大小先设置为 0，后面再调整，否则 we…