使用Ollama 部署 本地 Deepseek R1大模型 - 全文内容：
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超短链接电脑系统与硬件要求：
电脑系统Windows 10及以上版本。
1. DeepSeek-R1:7B / 8B（70亿/80亿参数）
内存（RAM）：
最低：16GB（纯CPU运行，但速度较慢）
推荐：32GB（流畅运行）
显存（GPU）：
最低：8GB（如NVIDIA RTX 3060/3070）可加载量化版（如4-bit量化）。
推荐：12GB+（如RTX 3080/4080）运行原生模型更流畅。
存储：至少10GB空间（模型文件约5-8GB）。
CPU：4核以上（若依赖CPU推理）。
2. DeepSeek-R1:14B（140亿参数）
内存（RAM）：
最低：32GB（CPU模式可能需更多交换空间）。
推荐：64GB（避免频繁交换）。
显存（GPU）：
最低：16GB（如RTX 4090）运行量化版。
推荐：24GB+（如A5000/A6000）运行原生模型。
存储：20GB+空间（模型文件约15GB）。
CPU：8核以上（CPU推理需求较高）。
3. DeepSeek-R1:32B（320亿参数）
内存（RAM）：
最低：64GB（CPU模式极慢）。
推荐：128GB+（GPU模式需大内存支持）。
显存（GPU）：
最低：2x24GB（如双A6000/A100，需模型并行）。
推荐：4x24GB或单卡80GB（如A100 80GB）。
存储：50GB+空间（模型文件约30-40GB）。
CPU：16核以上（多线程/分布式支持）。
4. DeepSeek-R1:70B（700亿参数）
内存（RAM）：
最低：128GB（仅CPU几乎不可行）。
推荐：256GB+（分布式GPU必需）。
显存（GPU）：
必须多卡：4x A100 80GB 或 8x RTX 4090（通过模型并行+量化）。
企业级硬件（如H100集群）更佳。
存储：100GB+空间（模型文件约70-80GB）。
CPU：32核以上（协调多GPU通信）。
通用建议
量化模型：
使用4-bit/8-bit量化可显著降低显存需求（如70B量化后可在单卡24GB显存运行，但精度下降）。
GPU vs CPU：
CPU推理仅适合小模型（7B/8B），且速度可能慢10-100倍。
多GPU支持：
大模型（32B+）需
NVLink或高速PCIe互联以减少通信开销。
Ollama优化：
Ollama会尝试自动选择最佳运行方式（如优先GPU），但需硬件支持。
参考配置示例
| 模型规模 | 消费级硬件 | 专业级硬件 |
|---|---|---|
| 7B/8B | RTX 3060 + 32GB RAM | RTX 4090 + 64GB RAM |
| 14B | RTX 4090 + 64GB RAM | A6000 x2 + 128GB RAM |
| 32B | 不推荐消费级 | A100 x2 + 256GB RAM |
| 70B | 无法运行 | H100集群 + 512GB RAM |
如需具体测试，建议从7B开始逐步验证硬件兼容性。
Ollama 下载安装：
1、从官网进入点击对应的系统下载安装程序（大概1GB多）：
2、安装时通过命令指定安装目录：
D:\>OllamaSetup.exe /DIR="D:\Ollama"
3、更改模型下载的默认路径：
按 Win + R，输入 sysdm.cpl （或者右击 桌面 上的 此电脑 图标的 属性），打开 系统属性->切换到 高级 选项卡，点击 环境变量 -> 在 用户变量 或 系统变量 中，点击 新建 -> 变量名：OLLAMA_MODELS ->变量值：D:\ollama_models（或你想要的路径）-> 点击 确定 保存 ->重启电脑使设置生效。
Deekseek R1大模型下载：
官网命令: https://ollama.com/library/deepseek-r1
D:\Ollama>ollama.exe list NAME ID SIZE MODIFIED D:\Ollama>ollama run deepseek-r1:8b pulling manifest pulling 0cb05c6e4e02... 100% ▕████████████████████████████████████████████ ████████████▏ 487 B verifying sha256 digest writing manifest success >>> 你是谁？ <think> </think> 您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。 >>> Send a message (/? for help
注意：如下下载速度掉下来了，就按Ctrl+c 终止程序，重新执行以上的命令下载，支持断点续传。
DeepSeek-R1 8B可能的用途：
DeepSeek-R1 8B的实际表现
设计目标：
该模型针对效率与性能平衡优化，适合消费级硬件（如单卡GPU）。优势场景：
日常问答、文本摘要、简单编程辅助等。
比更大模型（如32B）响应更快、资源需求更低。
弱点：
多步数学推理、专业领域知识可能不精准。
eepSeek-R1 7B 和 8B 同属中小规模语言模型，主要面向消费级硬件优化，但两者在参数规模、性能表现和适用场景上存在细微差异。以下是详细对比：
1. 核心差异
| 特性 | DeepSeek-R1 7B | DeepSeek-R1 8B |
|---|---|---|
| 参数量 | 70亿参数 | 80亿参数 |
| 设计目标 | 极致轻量化，低硬件需求 | 平衡性能与效率，小幅提升能力 |
| 显存需求 | 原生模型：~14GB 4-bit量化：~6GB | 原生模型：~16GB 4-bit量化：~7GB |
| 训练数据 | 约2-3T tokens（推测） | 可能略多于7B（数据分布更优） |
| 推理速度 | 略快（参数更少） | 稍慢但生成质量更稳定 |
2. 性能表现对比
（1）通用任务（聊天、问答）
7B：响应更快，适合实时交互，但复杂问题易出现简短或模糊回答。
8B：生成文本更连贯，对长问题（如“解释量子力学基础”）的回复更详细。
（2）逻辑与推理
7B：能处理简单逻辑（如两步数学题），但错误率较高。
8B：在3-4步推理（如“小明比小红高，小红比小兰高，谁最矮？”）上表现更可靠。
（3）编程能力
7B：可写基础代码（如Python函数），但复杂算法易出错。
8B：能更好理解上下文（如修复代码漏洞），适合辅助调试。
（4）多语言支持
两者均以中文和英语为主，8B在小语种（如法语、西班牙语）的翻译任务上略优。
3. 硬件适配性
| 硬件 | 7B推荐配置 | 8B推荐配置 |
|---|---|---|
| GPU | RTX 3060（8GB显存量化） | RTX 3060 Ti（8GB显存量化） |
| CPU | i5-12400 + 32GB RAM | i5-13400 + 32GB RAM |
| 推理速度 | ~25 tokens/s（RTX 3060） | ~20 tokens/s（RTX 3060） |
💡 提示：8B模型对显存压力稍大，若设备临界（如8GB显存），7B的量化版更稳定。
4. 如何选择？
选7B：
硬件有限（如轻薄本、低配GPU）
需要极致响应速度（如实时聊天机器人）
选8B：
追求略好的文本质量和逻辑能力
设备有显存余量（如10GB+显存）
对话APP Chatbox AI安装与配置：
Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。
ChatAIbox 官网： https://chatboxai.app/zh
下载地址： https://chatboxai.app/install_chatbox/win64
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