使用LM部署deepseek r1时，如何在浏览器中下载ri的模型

### 如何在浏览器中下载RI模型以部署DeepSeek R1 对于希望在本地环境中部署 DeepSeek R1 模型的研究人员和开发者来说，获取预训练模型文件是一个重要的步骤。然而，在提供的参考资料中并未提及直接通过浏览器下载 RI (Ready-to-Inference) 模型的具体流程[^1]。通常情况下，大型语言模型的分发会采用更安全可靠的方式来进行，比如通过专用的数据传输工具或平台提供API接口来实现自动化下载过程。考虑到模型体积较大以及可能存在的版权保护需求，官方文档建议使用命令行工具完成这一操作： ```bash ollama run deepseek-r1:14b ``` 上述命令不仅能够帮助用户快速启动 DeepSeek R1 模型服务，同时也隐含了必要的资源拉取动作，从而简化了整个设置流程[^2]。如果确实存在需要手动下载场景，则一般会在服务商网站上找到对应的链接入口或者是借助特定的应用程序商店（如 Hugging Face Model Hub）。值得注意的是，当涉及到具体某一款产品时，应当参照其最新的官方指南获得最准确的操作指引。尽管如此，出于便捷性和安全性考量，推荐遵循官方给出的方法——即利用编程环境配合相应SDK进行集成开发工作，而非尝试直接从网页端获取模型文件。Python环境下可以通过如下方式初始化连接至DeepSeek API: ```python import openai openai.api_key = "your_api_key" openai.base_url = "https://api.deepseek.com/v1" response = openai.ChatCompletion.create( model="deepseek-chat", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}], ) print(response.choices[0].message.content.strip()) ``` 此段代码展示了如何基于OpenAI兼容协议调用远程托管的服务实例，并未涉及本地模型权重文件的实际迁移问题[^3]。

阅读全文