无限制版DeepSeek-R1本地部署全攻略
近日，关于DeepSeek-R1本地部署的教程在网络上掀起了一股热潮。然而，许多玩家发现，ollama羊驼版提供的原始模型存在诸多限制，无法自由探讨广泛话题。为此，我们特别推出了无限制版DeepSeek-R1的本地部署教程，以满足广大玩家的迫切需求。
首先，我们需要前往LM Studio官网下载适用于自己系统的软件版本。在此，我们以Windows版本为例进行演示。下载完成后，双击安装包进行安装。值得注意的是，LM Studio允许我们自定义安装路径，并且模型文件也可以随意放置在硬盘的任何位置，这为后续管理提供了极大的便利。
安装完毕后，我们启动LM Studio，并通过右下角的设置按钮将软件界面切换为中文。这一步骤对于不熟悉英文界面的玩家来说至关重要。
接下来，我们需要下载无限制版的DeepSeek-R1模型。感谢T8star-Aix的无私分享，我们得以获取这一珍贵资源。为了方便大家下载，我们已将模型上传至百度网盘，并提供了提取码。目前，网盘中包含7B和14B两个版本的模型，32B版本正在上传中，敬请期待。链接会放在评论区。
请注意，带有“abliterated”后缀的模型即为无限制版本，我们可以根据自己的硬件性能选择合适的模型进行下载。在此，我们提供一个大致的参考：使用3060显卡时，7B模型运行速度极快，每秒可输出7-10个字；14B模型每秒输出2个字；而32B模型则较为吃力，每秒仅能输出1个字。因此，建议拥有4090显卡的玩家选择32B模型以获得更佳体验。
下载完成后，我们将模型文件放置到“Models\Imstudio-community”目录下（具体路径可能因个人安装位置而异）。请确保保留模型文件夹的名称和结构，以便LM Studio能够正确识别。
随后，我们回到LM Studio界面，点击左侧的文件夹图标进入模型目录，并通过点击“更改”按钮设置模型路径。请注意，路径应设置到“Models”文件夹层级，避免进入下一层。
设置完成后，我们的模型就会出现在LM Studio的模型列表中。此时，我们只需点击左上角的对话图标，并选择需要加载的模型（如14B版本），即可开始与DeepSeek-R1进行对话。
在加载模型之前，我们还可以对模型的基础设置进行调整。例如，上下文长度越长，每次思考所消耗的资源就越多。因此，建议将上下文长度设置到中间值以平衡性能和效果。此外，LM Studio支持GPU和CPU混合使用，建议将GPU资源拉满，CPU资源保持在80%左右以获得最佳性能。
加载完成后，我们就可以在下方的对话框中与DeepSeek-R1进行自由对话了。经过测试，无限制版DeepSeek-R1能够轻松应对各种话题，为玩家提供了更加丰富的互动体验。
最后，我们还可以在LM Studio的设置中填入对DeepSeek-R1的一些基础设定，如角色身份、对话语言等。这样，在后续的对话中，DeepSeek-R1就会自动带入这些设定，为玩家带来更加沉浸式的互动体验。
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。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
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二、640套LLM大模型报告合集
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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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