AI 正在深刻改變各行業(yè)，大語(yǔ)言模型（LLMs）更是其中的核心驅(qū)動(dòng)力。例如，DeepSeek R1作為第一代推理模型，在數(shù)學(xué)、代碼和推理任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，與OpenAI的o1模型不相上下。

將此類模型部署到本地，可為AI應(yīng)用帶來(lái)更強(qiáng)隱私保護(hù)、定制化和可控性。

今天指導(dǎo)大家如何使用Ollama——一款A(yù)I模型管理和運(yùn)行工具——在本地計(jì)算機(jī)上部署并運(yùn)行DeepSeek R1。

同時(shí)，推薦免費(fèi)下載Apidog（https://apidog.com/），能簡(jiǎn)化API設(shè)計(jì)與測(cè)試流程，是開發(fā)者的實(shí)用工具。

1.DeepSeek R1 簡(jiǎn)介及亮點(diǎn)

DeepSeek R1是一款開源的AI語(yǔ)言模型，其強(qiáng)大的性能在科技界引起了廣泛關(guān)注，甚至對(duì)GPT-4等行業(yè)巨頭構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)。

與其他模型不同，DeepSeek R1支持本地部署，可在個(gè)人電腦上運(yùn)行。這樣用戶能夠更好地掌控模型，保護(hù)隱私，同時(shí)根據(jù)自身需求進(jìn)行定制和優(yōu)化。

2.Ollama：運(yùn)行助手

對(duì)于許多用戶來(lái)說(shuō)，如何在普通筆記本電腦上運(yùn)行強(qiáng)大的AI模型是個(gè)難題。Ollama的出現(xiàn)，正是為了解決這一問(wèn)題。Ollama是專為本地運(yùn)行大語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)的工具，操作簡(jiǎn)單，即便沒(méi)有深厚的技術(shù)背景，也能輕松上手。

3.開始操作：環(huán)境設(shè)置

接下來(lái)，我們開始實(shí)際操作，首先要進(jìn)行的是環(huán)境設(shè)置。

步驟1：安裝Ollama：

首先，需要在你的機(jī)器上安裝并運(yùn)行Ollama。

操作方法如下：前往Ollama官網(wǎng)（ollama.com），下載與你操作系統(tǒng)匹配的版本。

下載完成后，運(yùn)行安裝程序并按照提示操作。

步驟2：驗(yàn)證Ollama安裝：

在繼續(xù)后續(xù)步驟前，需確認(rèn) Ollama 安裝無(wú)誤。

打開終端或命令提示符，輸入：

ollama --version。

若出現(xiàn)版本號(hào)則表示安裝成功，反之，請(qǐng)仔細(xì)檢查安裝步驟是否正確。

步驟3：下載DeepSeek R1：

通過(guò) Ollama 下載 DeepSeek R1 非常方便，在終端中運(yùn)行這個(gè)命令即可：

ollama run deepseek-r1。

根據(jù)你的網(wǎng)絡(luò)速度，此過(guò)程可能耗時(shí)，請(qǐng)耐心等待。

步驟4：運(yùn)行DeepSeek R1：

下載完成后，就可以啟動(dòng)DeepSeek R1了。使用這個(gè)命令：

ollama run deepseek-r1。

如此便成功在本地運(yùn)行該模型！

4.體驗(yàn)DeepSeek R1功能

完成部署后，接下來(lái)就是探索DeepSeek R1的強(qiáng)大功能。以下是兩個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景：

4.1 創(chuàng)意寫作：

DeepSeek R1在創(chuàng)意寫作方面非常出色。例如，你可以給它一個(gè)提示：“Write a short story about a robot who discovers it has emotions.”（寫一個(gè)關(guān)于機(jī)器人發(fā)現(xiàn)自己有情感的小故事）。它會(huì)生成富有創(chuàng)意且邏輯連貫的內(nèi)容，定能給你帶來(lái)驚喜。

4.2 代碼生成：

DeepSeek R1 的代碼生成能力同樣強(qiáng)大。以一個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 任務(wù)為例，讓其編寫一個(gè)計(jì)算數(shù)字階乘的函數(shù)（Write a Python function that calculates the factorial of a number.），你會(huì)看到它在短短數(shù)秒內(nèi)就能生成一個(gè)完美可用的 Python 腳本。

5.常見問(wèn)題排查

即便使用像 Ollama 這樣用戶友好的工具，在使用時(shí)仍可能遇到一些小問(wèn)題，以下是一些常見問(wèn)題的解決方法：

問(wèn)題：Ollama無(wú)法找到DeepSeek R1：

如果你收到Ollama找不到DeepSeek R1的錯(cuò)誤提示，可嘗試運(yùn)行 ??ollama list?? 命令。

若列表中未顯示DeepSeek R1，說(shuō)明模型未正確下載。此時(shí)可重新拉取模型：

ollama pull deepseek-r1。

該操作將在CPU上運(yùn)行模型，速度可能較慢，但對(duì)系統(tǒng)資源的占用較小。

6.本地AI的未來(lái)：DeepSeek R1帶來(lái)的無(wú)限可能

通過(guò)在本地運(yùn)行DeepSeek R1，我們可以深入思考其更深遠(yuǎn)的意義。將如此強(qiáng)大的AI模型部署到本地，不僅是技術(shù)上的突破，更對(duì)未來(lái)AI發(fā)展具有深遠(yuǎn)的展望價(jià)值。

此模式把先進(jìn)語(yǔ)言模型的強(qiáng)大能力直接賦予用戶，為實(shí)驗(yàn)和定制化帶來(lái)了更多可能性，同時(shí)也更好地保護(hù)了隱私。以下是一些潛在的應(yīng)用場(chǎng)景：

• 開發(fā)者可為特定行業(yè)打造高度專業(yè)化的AI助手；
• 研究人員可在本地環(huán)境中對(duì)AI模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，無(wú)需依賴云服務(wù)；
• 注重隱私的用戶可在不共享數(shù)據(jù)的情況下，享受先進(jìn)AI帶來(lái)的便利。

以上列舉應(yīng)用場(chǎng)景只是冰山一角，DeepSeek R1的潛力遠(yuǎn)不止于此，其擁有著無(wú)限廣闊的發(fā)展前景，有望為 AI 領(lǐng)域帶來(lái)更多創(chuàng)新和變革。

7.使用 Apidog 進(jìn)行 API 測(cè)試

Apidog提供了一個(gè)強(qiáng)大且直觀的平臺(tái)，支持全面的API測(cè)試。低代碼界面，用戶無(wú)需編寫復(fù)雜腳本，即可輕松完成API的設(shè)計(jì)、執(zhí)行與分析。無(wú)論是單元測(cè)試、集成測(cè)試還是性能測(cè)試，Apidog都能有效簡(jiǎn)化工作流程，提升開發(fā)效率。

通過(guò)Ollama在本地運(yùn)行DeepSeek R1，你可以在自己的設(shè)備上直接利用強(qiáng)大的AI能力。按照本指南的步驟操作，即可完成模型的部署、運(yùn)行，并將其輕松集成到你的項(xiàng)目中，完全掌控?cái)?shù)據(jù)和運(yùn)行環(huán)境。

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI科技論談??，作者： AI科技論談