DeepSeek-R1 本地部署指南：Ollama 助你轻松实现，支持2G显卡-www.znnu.com

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但许多用户希望能够在本地环境中部署和运行这些模型，以满足数据隐私、定制化需求或离线使用的场景。 DeepSeek-R1 是最近非常火爆的一个高性能的 AI 推理模型，专注于数学、代码和自然语言推理任务。Ollama 是一个强大的工具，可以帮助用户在本地轻松部署和管理大型语言模型。

本文将详细介绍如何通过 Ollama 和 Open WebUI 在本地环境中部署 DeepSeek-R1 模型，并提供对 Ollama 和 DeepSeek-R1 的简要介绍，帮助用户快速上手

1. Ollama 简介

Ollama 是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。它支持多种模型架构，并提供与 OpenAI 兼容的 API 接口，适合开发者和企业快速搭建私有化 AI 服务。

官网：https://ollama.com/

Github：https://github.com/ollama/ollama

Ollama 的主要特点包括：

轻量化部署：支持在本地设备上运行模型，无需依赖云端服务。
多模型支持：兼容多种开源模型，如 LLaMA、DeepSeek 等。
高效管理：提供命令行工具，方便用户下载、加载和切换模型。
跨平台支持：支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。

2. DeepSeek-R1 简介

DeepSeek-R1 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的高性能 AI 推理模型，专注于数学、代码和自然语言推理任务。其核心优势包括：

强化学习驱动：通过强化学习技术显著提升推理能力，仅需少量标注数据即可高效训练。
长链推理（CoT）：支持多步骤逻辑推理，能够逐步分解复杂问题并解决。
模型蒸馏：支持将推理能力迁移到更小型的模型中，适合资源有限的场景。
开源生态：遵循 MIT 开源协议，允许用户自由使用、修改和商用。

DeepSeek-R1 在多个基准测试中表现优异，性能对标 OpenAI 的 o1 正式版，同时具有更高的性价比。

3. 使用 Ollama 部署 DeepSeek-R1 的步骤

3.1 安装 Ollama

下载 Ollama

- 访问 Ollama 官网，根据操作系统（Windows、macOS 或 Linux）下载安装包。
- 对于 Windows 用户，下载 OllamaSetup.exe 并双击安装。

验证安装

- 安装完成后，打开命令行工具，输入以下命令验证是否安装成功：
  ollama –version
- 如果显示版本号，说明安装成功。

3.2 下载 DeepSeek-R1 模型

Ollama已经在第一时间支持DeepSeek-R1, 模型地址：deepseek-r1 。根据自己的显存选择对应的模型，2G显卡只能选1.5b的。

下载模型

- 使用以下命令下载 DeepSeek-R1 模型：
  ollama run deepseek-r1:1.5b
- 该命令会自动下载并加载模型，下载时间取决于网络速度和模型大小。

查看模型信息

- 下载完成后，可以使用以下命令查看模型信息：
  ollama list
- 该命令会列出本地已下载的模型及其状态。这是我笔记本上的本地模型。

3.3 运行 DeepSeek-R1

启动模型

- 使用以下命令启动 DeepSeek-R1 模型：
  ollama run deepseek-r1:1.5b
- 启动后，模型会进入交互模式，用户可以直接输入问题并获取回答。

测试功能

- 在交互模式下，可以测试 DeepSeek-R1 的多种功能，例如：
  - 智能客服：输入客户常见问题，如“如何安装软件？”。
  - 内容创作：输入“为一款智能手表撰写广告文案”。
  - 编程辅助：输入“用 Python 实现快速排序”。
  - 教育辅助：输入“解释牛顿第二定律”。

这是效果：