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这个春节假期，要说“红得发紫”的科技居品，DeepSeek应该当之无愧。甚而平时对科技新闻无所操心的长者们，也走过来问小雷有莫得传闻过DeepSeek。在我的印象中，上一次AI大模子如斯深远东说念主心的，照旧OpenAI的ChatGPT。大富大贵的背后，是DeepSeek遇到连气儿且高强度的集合攻击，大部分时候官网都没办法正常生成内容，即便关闭联网搜索，具备深度推理才智的DeepSeek-R1在线模子照旧无法正常使用。好在，在华为等稠密科技公司的相沿下，第三方平台纷纷接入DeepSeek的API，让隆重在线使用成为了可能。不外这些渠说念本体上照旧线上拜访，春节期间休息的小雷，还想玩一把更大的，比如把DeepSeek大模子部署到腹地。于是，在春节期间，小雷动起手来践诺了一下。

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下载慢还得敲代码，打造“AI电脑”膺惩易事实上，不管是不是DeepSeek，想要在我方电脑部署一个腹地大模子，施行的形式并未几，难点在于寻找到对应的资源和高歌。但需要防范的少许是，腹地大模子虽说是依然锻真金不怕火好的制品，但也需要有一定的硬件基础，体验才算得上好。

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（图片来自Ollama）最初，咱们不错到Ollama官网下载一个桌面端应用，这个应用止境于一个承载腹地大模子的“盒子”，除了DeepSeek以外，你不错在Ollama官网的模子库中找到许多开源大模子。Ollama桌面端并不提供任何结果界面，想要将大模子下载到腹地，需要在Ollama官网的模子库当中找到对应模子的代码，复制到PowerShell（Win+R输入PowerShell回车掀开）当中，就不错施行模子数据的拉取和装配。

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（图片来自雷科技）小雷选的是DeepSeek-R1模子当中的7b版块，也即是带有70亿参数的DeepSeek-R1模子，占用4.7GB。腹地大模子参数目越大当然是越好，不错提供更精确的讲话相识和更高质地的文本生成才智，具备更强的逻辑推理和学习才智，同期学问储备和泛化才智。但腹地大模子依赖电脑计算才智，每个东说念主对大模子的需求不同，不应该“硬来”。一般来说，运行1.5B参数的模子最低需要4GB显存的GPU以及16GB的内存，如若够不上条款，则会强愚弄用CPU进行计算，硬件职守更大，且推理的时辰会更长。而满血版的DeepSeek-R1参数目为671b，体积达到404GB，需要更高规格的计算硬件才能职守得起，关于个东说念主部署需求，小雷提议1.5b-8b参数最为妥贴。

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（图片来自雷科技）模子数据拉取竣工，系统则会自动施行装配，完成之后就不错径直在PowerShell窗口当中径直调取刚下载的DeepSeek-R1模子，输入框填写问题发送，腹地大模子就会推理并生成。到这里，DeepSeek-R1腹地大模子的部署就完成了，表面上各人也不错把柄这样的措施去部署其它大模子上电脑。但每次开启电脑都要掀开PowerShell界面才能激活大模子，关于普通用户而言并不便捷，这个时候咱们需要给DeepSeek-R1装配一套更直不雅的交互界面。小雷聘任了在Docker应用（图标是一个蓝色海豚）上添加一个Open-WebUI组件，让DeepSeek-R1不错通过浏览器界面交互，并赋予它关连险峻文的才智。具体来看，需要先下载Docker桌面端，按照默许的引导完成装配之后（可跳过账号注册等形式），再次掀开PowerShell界面复制并施行以下这条指示，小雷帮各人省下去Github查找的时辰了：docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main如若是使用NVIDIA GPU的小伙伴，则需要使用以下这条指示：docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda拉取大模子文献和Open WebUI组件需要一个比较漫长的进程，尤其是集合不太梦想（或者莫得科学上网）的环境，下载器会不休重试/切换融会，出现下载进程丢失的问题。装配完成之后，Docker应用中就会出现一个Open-WebUI的关联组件，把它勾选启动，再点击“3000:8080”字样的相接，系统就会跳转到网页。

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（图片来自雷科技）这个时候，你就得回了一台带有AI腹地大模子的着实的“AI电脑”了。小雷体验了统共这个词部署进程，形式并不算复杂，系统的数据拉取和装配都是自动化的，主要照旧在搜索高歌行和装配资源，以及拉取和装配组件时花了比较多的时辰，Ollama和Docker都不错通过百度搜索到，小雷也在上头提供了对应的跳转相接，入手才智且有兴味的列位不错尝试尝试。虽然了，腹地部署大模子的措施并不单要这一个，像华为刚推出的ModelEngine等，具备一站式锻真金不怕火优化和一键部署的才智，应该是面向企业端的开发用具。

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离线使用是善事，但生成才智不如云霄版国内的AI大模子应用聘任许多，而况网页端业绩很都全，那么腹地部署的酷爱在那处？前边铺垫了这样多职责准备腹地大模子，要害有两点：第一，腹地大模子的统共模子数据和对话记载都是完满离线，存储在腹地，腹地推理反映时辰更快，也幸免了明锐内容走漏。同期在飞机等无网环境之下，也不错正常使用大模子；第二，腹地部署相沿多样开源模子，个东说念主用户不错活泼扩展和切换，也不错把柄自身需求进行优化和用具集成，总之操作空间会比线上大模子更多。不外小雷部署的时辰还不长，许多功能还没摸涌现，此次就节略征询一下腹地大模子的体验奈何。小雷装配DeepSeek-R1 7b模子的电脑是机械创新无界14X，飘扬本定位，运行内存为24GB，并莫得配备沉寂显卡这种硬件，不在腹地部署大模子的保举成立范围内，算是一个“反面课本”。换句话说，DeepSeek-R1 7b模子在这款电脑上，需要更多的推理时辰和资源占用才能够正常生成内容。

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（图片来自雷科技）像“饭后胀气”等问题的征询和谜底，大模子需要念念考30秒-1分钟才到谜底生成阶段，期间电脑的负载会达到岑岭，CPU和内存险些被占满，不错联想莫得沉寂显卡的电脑带动腹地大模子会比较吃力，小雷觉得给出的谜底确实有一定的正向参考的作用。

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（图片来自雷科技）比拟于谜底，小雷更感兴味的照旧DeepSeek拟东说念主化的念念考进程，很少有AI助手把念念考的进程作念到如斯拟东说念主化，不管生成的谜底是否准确，它的拟东说念主化推理进程似乎也能激起许多普通用户的兴味。如若把相同的问题放在网页端的DeepSeek大模子，并启用R1深度念念考，径直生成了一个“业绩器劳作”的回馈，密集的拜访确实给DeepSeek形成了不少困扰，这个时候想要正常地和它交谈，腹地部署才智不一定很强，至少能够拜访得到。

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（图片来自DeepSeek）再换一个问题，小雷用了一齐经典的概率题目向腹地DeepSeek-R1 7b发起发问。网页端DeepSeek-R1执续劳作中，腹地DeepSeek可能也有一些昆季无措，列举了多种情况后又自行驳回，终末还混入了之前发问的“饭后胀气”的内容，画面显得止境滑稽。

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（图片来自雷科技）腹地DeepSeek在连气儿输出十多分钟后也莫得提供谜底，谈判到时辰有限，小雷照旧住手了生成。只可说数学题目关于70亿参数的DeepSeek-R1 7b照旧过于复杂，在线大模子都不一定能够输出准确谜底，腹地就更成问题了，同期高参数的腹地大模子推理的进程中，电脑的负载压力也会拉满。从开源的角度去分析，腹地大模子的彭胀性和可玩性会比传统的线上大模子更好玩。但腹地大模子的部署各人也很涌现，操作起来并不是很容易，想要挖掘更多玩法，照旧要靠入手才智强的用户。

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腹地部署DeepSeek，仅仅图个清新好玩？那么，腹地大模子值得东说念主手一个吗？小雷的谜底是抵赖的。就现阶段的生成才智来说，腹地大模子很难跟线上大模子比好意思，参数范围和计算才智摆在那，详情没法跟正规大模子公司背后的算力集群对比。腹地大模子妥贴入手才智强的电脑用户折腾，深度发掘确实能带来一些功能上的便利，毕竟腹地大模子在系统底层中运行，能够更好地与硬件纠合。但四肢普通用户，部署自己也算不上是一件多容易的事情，大模子的邻近配套并莫得联想中老练，Ollama官网全是英文，Docker应用也不提供汉文相沿，自己在部署上就有较高的门槛。小雷部署一个腹地DeepSeek大模子，仅仅图个清新，平均生成用时20秒起步，除了不错离线随地用，普通的生成需求，体验照旧不如在线大模子。像读取文献分析、联网采集数据分析这些才智，还需要用户我方来折腾，小雷当前部署的DeepSeek还仅仅个驱动。另外如若你有一天不消了想要删掉大模子数据，还需要学习形式来消灭，不然它就会一直占用系统盘的存储空间。

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（图片来自mockup）在小雷看来，DeepSeek走开源说念路，最主要的原因照旧为了打响商场影响力，先行占据商方位位，眩惑行业围绕它来确立完善的业绩体系。抛开Ollama这些不说，国内稠密大模子平台率先接入DeepSeek的API，即是开源带来的径直效果。不错联想，佩戴超高热度的DeepSeek完成各行业的应用和浸透，个东说念主腹地部署的需求也会变得远比当今节略，调起PowerShell界面、敲代码这些事情甚而都不需要用户来作念。至于DeepSeek会发展成什么样，小雷还无法展望，被行业高度形态利大于弊，不隆重的业绩仅仅短痛，能够普及商场占比走到普通用户身边，浸透到各个拓荒，到阿谁时候，腹地部署这件事情约略自己就莫得必要了。End

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