本地部署deepseek-R1,将其部署到D盘

### 如何在 Windows D 盘上部署 DeepSeek-R1 使用 Ollama #### 准备工作 为了确保顺利部署，需确认已安装必要的环境和工具。这包括 Python 和 Git 的安装以及配置好 pip 工具。 #### 创建目录结构 建议创建专门用于存储项目的文件夹于 D:\ollama-deploy 下： ```bash mkdir d:\ollama-deploy cd /d d:\ollama-deepseek-r1 ``` #### 安装 Ollama 平台 通过命令行下载并设置 Ollama 环境到指定路径下: ```powershell pip install ollama --target "d:\ollama-deploy\lib" set PATH=d:\ollama-deploy;%PATH% ``` #### 获取预训练模型 利用 Ollama 提供的功能来获取 deepseek-r1 蒸馏版本的模型[^2]: ```python import ollama model_name = 'deepseek-r1' ollama.download_model(model_name=model_name, path='d:/ollama-deploy/models') ``` #### 验证安装情况 验证是否能够找到刚安装好的程序及其组件，在 CMD 中输入如下指令测试： ```cmd where ollama ``` 如果一切正常，则会显示 `ollama` 可执行文件的位置；接着可以尝试加载刚刚保存下来的模型实例来进行初步交互测试[^1]。

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何部署DeepSeek-R1 671B大语言模型的问题。首先，我得仔细看看用户提供的引用内容，里面有四个引用，可能包含相关的部署步骤。 首先，引用[3]提到在Ubuntu系统下载剪枝版的DeepSeek-R1 671B的gguf文件，由Unsloth AI提供，并给出了下载地址。这可能涉及到从Hugging Face下载模型文件的步骤。同时，引用[2]提到了如何部署deepseek-r1:1.5b-qwen-distill-q4_K_M量化后的模型，使用ollama安装。虽然这里的模型是1.5B版本，但可能ollama是部署工具之一，用户可能需要类似的步骤来部署671B版本。 引用[4]则是一个详细的本地部署教程，使用桌面客户端美观UI，适合小白用户。可能涉及使用特定的客户端软件，比如Ollama Web UI或者其他类似工具。用户需要从零开始的步骤，包括下载模型、安装依赖、配置环境等。 接下来，我需要将这些信息整合成一个结构清晰的部署步骤。首先，确认系统要求，可能推荐Ubuntu，因为引用[3]提到了。然后下载模型文件，可能从Hugging Face获取。安装必要的工具，比如Ollama，根据引用[2]，可能Ollama支持GGUF格式的模型加载。然后配置模型，运行服务，最后通过Web UI访问，如引用[4]所述。 需要注意的是，不同引用提到的模型版本可能不同，比如671B和1.5B，但部署步骤可能类似，只是模型文件不同。需要提醒用户确认下载正确的模型文件，并注意硬件要求，尤其是显存和内存，因为671B模型可能非常大，需要足够的资源。 另外，用户可能需要安装CUDA驱动以支持GPU加速，否则在CPU上运行会非常缓慢。此外，量化版本可能对资源要求较低，但可能影响模型性能，需要权衡。 总结步骤应该是：系统准备→下载模型→安装部署工具→配置模型→启动服务→测试使用。需要详细说明每个步骤的具体操作，比如如何用Ollama加载GGUF文件，或者如何通过命令行启动服务。可能还需要提到不同的部署方式，如使用ollama、llama.cpp或其他框架。 需要检查是否有遗漏的步骤，例如环境变量设置、依赖库安装等。此外，引用[4]提到桌面客户端美观UI，可能需要指导用户如何安装和配置Web界面，比如使用Open Web UI或其他类似项目。 最后，生成相关问题时要围绕部署的扩展问题，比如性能优化、硬件要求、不同系统的差异、量化方法等，帮助用户进一步了解相关主题。</think>### 如何部署 DeepSeek-R1 671B 大语言模型？ #### 一、系统与硬件要求 1. **操作系统**：推荐使用 Linux 系统（如 Ubuntu 20.04+），Windows 需通过 WSL2 或 Docker 兼容[^3][^4]。 2. **硬件要求**： - **显存**：若使用 GPU 加速，需至少 80GB 显存（FP16 精度）或更低显存的量化版本（如 IQ4_XS 格式）。 - **内存**：建议 128GB+ 物理内存，支持大模型加载。 - **存储**：需 200GB+ 硬盘空间存放模型文件（如 GGUF 格式文件）。 --- #### 二、部署步骤（以 Ubuntu 为例） ##### 1. 下载模型文件 - 从 Hugging Face 仓库获取剪枝优化版模型： ```bash # 下载地址来自 Unsloth AI 提供的 GGUF 格式文件（含不同量化版本） wget https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/tree/main/DeepSeek-R1-UD-IQ1_S/DeepSeek-R1-671B-IQ1_S.gguf ``` > 注：可选择 `IQ4_XS` 等低精度量化版本以降低硬件需求。 --- ##### 2. 安装运行环境 - **方案一：使用 Ollama 部署** ```bash # 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 加载 GGUF 模型（假设文件路径为 ~/models/DeepSeek-R1-671B-IQ1_S.gguf） ollama serve --model ~/models/DeepSeek-R1-671B-IQ1_S.gguf ``` > 注：需根据模型文件名调整命令参数[^2]。 - **方案二：使用 llama.cpp 框架** ```bash # 克隆仓库并编译 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp && cd llama.cpp make -j && cd examples/server # 启动 API 服务 ./server -m ~/models/DeepSeek-R1-671B-IQ1_S.gguf --port 8080 ``` --- ##### 3. 配置 Web 交互界面 - 使用 **Open Web UI** 或 **Ollama Web UI**： ```bash # 安装 Open Web UI docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main ``` 访问 `http://localhost:3000` 即可通过浏览器交互[^4]。 --- ##### 4. 验证部署 - **命令行测试**： ```bash curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "DeepSeek-R1-671B-IQ1_S", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }' ``` 若返回 JSON 格式响应，则部署成功。 --- #### 三、注意事项 1. **性能优化**：启用 GPU 加速需安装 CUDA 驱动，并在编译时添加 `LLAMA_CUBLAS=1` 参数[^3]。 2. **量化选择**：低精度量化（如 IQ4_XS）会降低显存占用，但可能影响输出质量。 3. **资源监控**：使用 `nvidia-smi` 或 `htop` 实时查看 GPU/CPU 负载。 ---