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这个春节假期，要说“红得发紫”的科技居品，DeepSeek应该当之无愧。甚而平时对科技新闻无所顾惮的父老们，也走过来问小雷有莫得传奇过DeepSeek。在我的印象中，上一次AI大模子如斯深切东说念主心的，照旧OpenAI的ChatGPT。大富大贵的背后，是DeepSeek碰到连气儿且高强度的采集袭击，大部分时候官网都没主张平淡生成内容，即便关闭联网搜索，具备深度推理才智的DeepSeek-R1在线模子照旧无法平淡使用。好在，在华为等宽绰科技公司的复古下，第三方平台纷繁接入DeepSeek的API，让富厚在线使用成为了可能。不外这些渠说念实质上照旧线上造访，春节期间休息的小雷，还想玩一把更大的，比如把DeepSeek大模子部署到腹地。于是，在春节期间，小雷动起手来执行了一下。图片
下载慢还得敲代码，打造“AI电脑”扼制易事实上，岂论是不是DeepSeek，想要在我方电脑部署一个腹地大模子，践诺的法子并未几，难点在于寻找到对应的资源和敕令。但需要瞩方针少许是，腹地大模子虽说是如故查考好的制品，但也需要有一定的硬件基础，体验才算得上好。图片
（图片来自Ollama）率先，咱们不错到Ollama官网下载一个桌面端应用，这个应用十分于一个承载腹地大模子的“盒子”，除了DeepSeek以外，你不错在Ollama官网的模子库中找到许多开源大模子。Ollama桌面端并不提供任何截至界面，想要将大模子下载到腹地，需要在Ollama官网的模子库当中找到对应模子的代码，复制到PowerShell（Win+R输入PowerShell回车盛开）当中，就不错践诺模子数据的拉取和安设。图片
（图片来自雷科技）小雷选的是DeepSeek-R1模子当中的7b版块，也即是带有70亿参数的DeepSeek-R1模子，占用4.7GB。腹地大模子参数目越大当然是越好，不错提供更精确的讲话领路和更高质地的文本生成才智，具备更强的逻辑推理和学习才智，同期学问储备和泛化才智。但腹地大模子依赖电脑谋划才智，每个东说念主对大模子的需求不同，不应该“硬来”。一般来说，运行1.5B参数的模子最低需要4GB显存的GPU以及16GB的内存，若是够不上条目，则会强应用用CPU进行谋划，硬件职责更大，且推理的期间会更长。而满血版的DeepSeek-R1参数目为671b，体积达到404GB，需要更高规格的谋划硬件才能职责得起，关于个东说念主部署需求，小雷忽视1.5b-8b参数最为相宜。图片
在线ps（图片来自雷科技）模子数据拉取竣工，系统则会自动践诺安设，完成之后就不错平直在PowerShell窗口当中平直调取刚下载的DeepSeek-R1模子，输入框填写问题发送，腹地大模子就会推理并生成。到这里，DeepSeek-R1腹地大模子的部署就完成了，表面上全球也不错阐明这样的步调去部署其它大模子上电脑。但每次开启电脑都要盛开PowerShell界面才能激活大模子，关于普通用户而言并不便捷，这个时候咱们需要给DeepSeek-R1安设一套更直不雅的交互界面。小雷选拔了在Docker应用（图标是一个蓝色海豚）上添加一个Open-WebUI组件，让DeepSeek-R1不错通过浏览器界面交互，并赋予它关联陡立文的才智。具体来看，需要先下载Docker桌面端，按照默许的教悔完成安设之后（可跳过账号注册等法子），再次盛开PowerShell界面复制并践诺以下这条教唆，小雷帮全球省下去Github查找的期间了：docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main若是是使用NVIDIA GPU的小伙伴，则需要使用以下这条教唆：docker run -d -p 3000:8080 --gpus all --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda拉取大模子文献和Open WebUI组件需要一个比较漫长的经由，尤其是采集不太梦想（或者莫得科学上网）的环境，下载器会不停重试/切换线路，出现下载进程丢失的问题。安设完成之后，Docker应用中就会出现一个Open-WebUI的有关组件，把它勾选启动，再点击“3000:8080”字样的流通，系统就会跳转到网页。图片
（图片来自雷科技）这个时候，你就获取了一台带有AI腹地大模子的竟然的“AI电脑”了。小雷体验了悉数这个词部署经由，法子并不算复杂，系统的数据拉取和安设都是自动化的，主要照旧在搜索敕令行和安设资源，以及拉取和安设组件时花了比较多的期间，Ollama和Docker都不错通过百度搜索到，小雷也在上头提供了对应的跳转流通，首先才智且有酷爱酷爱的诸君不错尝试尝试。虽然了，腹地部署大模子的步调并不惟有这一个，像华为刚推出的ModelEngine等，具备一站式查考优化和一键部署的才智，应该是面向企业端的开发器用。图片
离线使用是功德，但生成才智不如云表版国内的AI大模子应用选拔好多，并且网页端服务很皆全，那么腹地部署的真谛真谛在那里？前边铺垫了这样多行状准备腹地大模子，要道有两点：第一，腹地大模子的悉数模子数据和对话纪录都是齐备离线，存储在腹地，腹地推理反应期间更快，也幸免了敏锐内容涌现。同期在飞机等无网环境之下，也不错平淡使用大模子；第二，腹地部署复古多样开源模子，个东说念主用户不错生动扩展和切换，也不错阐明自身需求进行优化和器用集成，总之操作空间会比线上大模子更多。不外小雷部署的期间还不长，许多功能还没摸解析，此次就苟简商议一下腹地大模子的体验怎么。小雷安设DeepSeek-R1 7b模子的电脑是机械改进无界14X，卤莽本定位，运行内存为24GB，并莫得配备孤苦显卡这种硬件，不在腹地部署大模子的推选竖立范围内，算是一个“反面课本”。换句话说，DeepSeek-R1 7b模子在这款电脑上，需要更多的推理期间和资源占用才能够平淡生成内容。图片
（图片来自雷科技）像“饭后胀气”等问题的商议和谜底，大模子需要念念考30秒-1分钟才到谜底生成阶段，期间电脑的负载会达到岑岭，CPU和内存险些被占满，不错联想莫得孤苦显卡的电脑带动腹地大模子会比较吃力，小雷合计给出的谜底竟然有一定的正向参考的作用。图片
（图片来自雷科技）比较于谜底，小雷更感酷爱酷爱的照旧DeepSeek拟东说念主化的念念考经由，很少有AI助手把念念考的经由作念到如斯拟东说念主化，不管生成的谜底是否准确，它的拟东说念主化推理经由似乎也能激起许多普通用户的酷爱酷爱。若是把不异的问题放在网页端的DeepSeek大模子，并启用R1深度念念考，平直生成了一个“服务器粗重”的回馈，密集的造访竟然给DeepSeek形成了不少困扰，这个时候想要平淡地和它交谈，腹地部署才智不一定很强，至少能够造访得到。图片
（图片来自DeepSeek）再换一个问题，小雷用了一皆经典的概率题目向腹地DeepSeek-R1 7b发起发问。网页端DeepSeek-R1握续粗重中，腹地DeepSeek可能也有一些七手八脚，列举了多种情况后又自行驳回，临了还混入了之前发问的“饭后胀气”的内容，画面显得十分滑稽。图片
（图片来自雷科技）腹地DeepSeek在连气儿输出十多分钟后也莫得提供谜底，洽商到期间有限，小雷照旧住手了生成。只可说数学题目关于70亿参数的DeepSeek-R1 7b照旧过于复杂，在线大模子都不一定能够输出准确谜底，腹地就更成问题了，同期高参数的腹地大模子推理的经由中，电脑的负载压力也会拉满。从开源的角度去分析，腹地大模子的彭胀性和可玩性会比传统的线上大模子更好玩。但腹地大模子的部署全球也很解析，操作起来并不是很容易，想要挖掘更多玩法，照旧要靠首先才智强的用户。图片
腹地部署DeepSeek，仅仅图个崭新好玩？那么，腹地大模子值得东说念主手一个吗？小雷的谜底是辩说的。就现阶段的生成才智来说，腹地大模子很难跟线上大模子失色，参数规模和谋划才智摆在那，细目没法跟正规大模子公司背后的算力集群对比。腹地大模子相宜首先才智强的电脑用户折腾，深度发掘竟然能带来一些功能上的便利，毕竟腹地大模子在系统底层中运行，能够更好地与硬件聚拢。但行动普通用户，部署自己也算不上是一件多容易的事情，大模子的临近配套并莫得联想中老练，Ollama官网全是英文，Docker应用也不提供汉文复古，自己在部署上就有较高的门槛。小雷部署一个腹地DeepSeek大模子，仅仅图个崭新，平均生成用时20秒起步，除了不错离线遍地用，普通的生成需求，体验照旧不如在线大模子。像读取文献分析、联网采集数据分析这些才智，还需要用户我方来折腾，小雷刻下部署的DeepSeek还仅仅个运行。另外若是你有一天不消了想要删掉大模子数据，还需要学习法子来断根，不然它就会一直占用系统盘的存储空间。图片
（图片来自mockup）在小雷看来，DeepSeek走开源说念路，最主要的原因照旧为了打响商场影响力，先行占据市形状位，勾引行业围绕它来设立完善的服务体系。抛开Ollama这些不说，国内宽绰大模子平台率先接入DeepSeek的API，即是开源带来的平直效劳。不错联想，捎带超高热度的DeepSeek完成各行业的应用和浸透，个东说念主腹地部署的需求也会变得远比当今苟简，调起PowerShell界面、敲代码这些事情甚而都不需要用户来作念。至于DeepSeek会发展成什么样，小雷还无法测度，被行业高度柔软利大于弊，不富厚的服务仅仅短痛，能够进步商场占比走到普通用户身边，浸透到各个诱导，到阿谁时候，腹地部署这件事情粗略自己就莫得必要了。End图片
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