本地部署DeepSeek R1最新大模型教程
欢迎来到关于本地部署DeepSeek R1模型的详细教程！本文将指导您如何在自己的电脑上设置并运行这个强大的AI模型，享受隐私保护、零成本使用的优势。
为什么选择本地部署？
在本地运行AI模型如DeepSeek R1具有多个显著优势：
隐私保护：您的所有数据都保存在您的设备上，避免了共享敏感信息的风险。
成本效益：DeepSeek R1可以免费使用，无需任何订阅或使用费。
控制自由：无需依赖外部服务，您可以自由进行模型的微调和实验。
第一步：安装****Ollama
Ollama是我们在本地运行DeepSeek R1所依赖的工具，它为用户提供了一个简便的环境来管理和部署AI模型。
访问Ollama官网：前往Ollama的官方网站，根据您的操作系统（macOS、Linux或Windows）选择并下载相应的安装包。
安装Ollama：
对于macOS用户：请确保您的系统是macOS 11 Big Sur或更新版本。
下载后，按照官网提供的安装指南进行安装。
点击下载
第二步：拉取DeepSeek R1模型
Ollama支持DeepSeek R1的多种版本，选择适合您硬件资源的版本：
1.5B – 最小的版本，适合资源有限的设备。
8B, 14B, 32B – 中等规模，提供较好的性能。
70B – 最大的版本，提供最高的智能程度，但需要强大的GPU支持。
- 打开终端：
macOS用户：使用command + space打开Spotlight搜索，输入terminal并回车。
Windows用户：按Win + R，输入cmd并回车，或通过Win + X选择“命令提示符”。
- 执行命令拉取模型：
注意：模型下载可能需要一些时间，具体取决于您的网络速度。
对于1.5B版本：输入ollama run deepseek-r1:1.5b并回车。
如果遇到错误，请尝试：ollama run deepseek-r1。
第三步：安装并配置Chatbox
虽然通过终端可以与DeepSeek R1进行交互，但为了更友好的用户体验，我们推荐使用Chatbox，这是一个专为本地AI模型设计的桌面客户端。
下载Chatbox：访问Chatbox的官网（https://chatboxai.app/），下载并安装中文版。
配置Chatbox：
打开Chatbox，选择配置API模型为“Ollama API”。
将API主机设置为：http://127.0.0.1:11434。
选择DeepSeek R1作为活动模型。
保存配置。
点击下载
第四步：运行和测试DeepSeek R1
配置完成后，您就可以开始与DeepSeek R1进行互动了。
运行模型：在Chatbox中，您现在可以直接与DeepSeek R1对话。
测试模型：为了验证模型的功能，您可以尝试让它完成一些任务。例如，让它用Python编写一个吃豆人的游戏代码：
- 在Chatbox中输入提示词：Make a Pac-Man game in Python，然后观察模型的输出。
总结
通过以上步骤，您已经成功地在本地部署了DeepSeek R1，这不仅保护了您的隐私，还让您免费享受了强大的AI能力。无论您是AI爱好者、开发者，还是只是对本地AI感兴趣的人，这都是一个开始探索和利用AI技术的好方法。利用Ollama和Chatbox这样的工具，部署过程变得简单而高效。
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
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三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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