其中拳交，腹地部署这几天在互联网上有许多无理的信息，咱们这里给全球极少专科的提倡，以正视听。
模子的种类：
在腹地部署之前，请务必了解deepseek-R系列模子的种类：
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满血版的deepseek-R1, 参数671B，表面上起码需要350G以上显存/内存才纰漏部署FP4的量化版块。对绝大大量家用电脑来说，这是不能能有实质兴致的部署的，哪怕是最新的5090显卡32G显存，推理速率也不高，每秒低于10token的推理输出速率不具备使用价值。
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deepseek-R1-distill蒸馏版模子，这是全球可以信得过用得上的版块；模子大小从1.5B到70B齐有。
他们和满血版的别离是，满血版是基于deepseek-v3再实践的，而上述的蒸馏版，从名字就知谈是在另外的开源模子阿里的QWEN千问和META的LLAMA基础上再实践终了的。
满血版的部署：
满血版的部署需要专科作事器，提倡在1T内存+起码双H100 80G的推理作事器终了，可以选SGLANG框架或者VLLM框架；视硬件采取最优决议。
家用级腹地模子部署：
当今网上最流行的通用部署行径是ollama,在ollama网站可以看懂模子：
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背后的1.5B-70B模子拳交，也便是上述的蒸馏模子的量化版块。
一般情况下，ollama可以自适合显卡，Nvidia和AMD齐可以。
在windows环境下，全球可以在ollama.com下载ollama软件，安设完成后，开放一个CMD窗口输入下列教唆：
ollama run deepseek-r1图片
模子就会自动下载，默许下载的是7B大小的模子。若是需要32B，则需要输入：
ollama run deepseek-r1:32b
ollama部署的齐是量化版块。因此对显存的条目大幅缩小，一般来说，8G显存可以部署8B级别模子；24G显存可以刚好适配到32B的模子。
若是你唯一集显也想试试，可以试试下载lm-studio软件。软件内也内置了模子下载，对生手愈加友好。
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这里说一句，网上最近有一些脑子进水的谬论，误导全球用固态硬盘诬捏内存去部署，咱们激烈不提倡这么作念，推理速率杰出逐渐不说，由于永久满负荷读写大幅缩小固态硬盘寿命亦然可能的。
手机版块部署：
此外，咱们也可以通过手机大模子部署框架MNN来终了调用：MNN-LLM是阿里巴巴基于MNN引擎开拓的诳言语模子启动决议，束缚诳言语模子在腹地成立的高效部署问题(手机/个东谈主电脑/镶嵌式成立)。
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当今能用的是1.5B的R1蒸馏模子。APP的下载地址是：
T先生系https://github.com/alibaba/MNN/releases/download/3.0.0/mnn_3.0.0_android_armv7_armv8_cpu_opencl_vulkan.zip当今需要你下载上述APK文献，然后在手机上手动安设，安设后可以在APP内自行下载模子。
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手机的1.5腹地部署版块亦然可以终了长念念考的！速率在VIVO X100（天玑9300）上也进展得很可以，有接近30TOKEN/S的进展。天然，模子和框架齐还很稚嫩，存在一些小问题。
腹地模子不是满血版！
底下，咱们来聊全球比较眷注的deepseek腹地模子模子才能，性能测试见下图：
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持重，官方提供的测评集并不全面，齐是一些R1念念维类模子的强假名目，比如AIME2024这种专精数理编程代码的测试集。这意味着，R1这些腹地版块，在普遍的文本进展中，并不一定能打得赢传统的GPT4O这么的大模子。
而列位要持重到的是，即使是蒸馏模子中最大的70B，模子限度也仅为满血版671B的1/10。另外，咱们也可以看到，跟着模子限度的大小不同，模子的性能各异其实杰出大，远比你看到的分数要大的多。
是以，全球也不要指望1.5B那么小的模子能有何等惊艳，也不要因为1.5B模子的水平比较一般而辩白deepseek-R1。因为，腹地蒸馏版块模子性能是远低于线上API和网页版块。许多一又友通过腹地部署了蒸馏版块之后响应嗅觉进展不够好，那口角常普遍的！
咱们测试下来，嗅觉最能解析deepseek威力的行径，是通过腹地agent框架，在开放搜索才能的前提下通过API调用deepseek。固然这要用钱，但请笃信我，和你得到的价值比起来，deepseek每百万token 16元的价钱统统值得你付出的每一分钱！
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以上是咱们调用deepseek-reasoner 的API取得的一个通过黑咖啡移动血糖的回应；和网页版比拟以致愈加详备，愈加句句有依据！
临了，deepseek确凿很宠全球，大年三十还放了个全模态模子Janus！识图、生图一模束缚，这才是正稳妥全球腹地用的AI模子！
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这个Janus，咱们在过年的时代会尝试来个尝鲜！敬请期待！
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