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卖DeepSeek装置包一月赚十万?我们免费教你外地安排DeepSeek-R1

2025-02-14 01:34:03
来源:

猫眼影戏

作者:

方旭

手机检察

  猫眼影戏记者 谷夏 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

机械之心报道 编辑:Panda 当看到这条消息时 ,机械之心编辑部陷入了集体缄默。作为一个免费开源的模型 ,DeepSeek 竟能让倒卖商如此大赚特赚 ,也着实让人震惊。而这也从侧面佐证了 DeepSeek 模型引发的外地安排热潮是何等汹涌。 图源:微博 @扬子晚报 翻开淘宝和拼多多 ,搜索 DeepSeek ,我们能看到电子货架上摆满了琳琅满目的本可免费获得的资源 ,其中既有装置包 ,也有提示词包与教程 ,甚至就连清华大学刚刚宣布的《DeepSeek 从入门到精通》也被许多卖家明码标价出售 —— 但实际上你只需要随便找个搜索引擎搜索一下 ,你就能找到大宗可免费下载该教程的链接。 价钱如何呢?凭据我们的大概视察 ,一般打包出售「装置包 + 教程 + 提示词」的价格通常在 10-30 元之间 ,商家一般还会提供一定的客服效劳。其中不少都已经卖出了上百份 ,更有少数几个已经告竣了上千人付款的成绩。离谱的是 ,一个订价 100 元的软件和教程包也有 22 人付款。 真是不得不让人叹息 ,信息差的钱是真好赚。 转自网络 今天这篇文章我们将教你如何在外地安排 DeepSeek ,并且完全不必花一分钱。但首先 ,我们先简单了解下为什么要外地安排。 为什么要外地安排 DeepSeek-R1? DeepSeek-R1 ,虽然可能已不是目今最强大的推理模型 ,但绝对依然照旧目今最热门的推理模型。也因此 ,如果使用官网或其它托管商的效劳 ,我们常  ;嵩庥鋈缦戮骄常 而外地安排模型可以有效杜绝这种情况。简单来说 ,外地安排就是在你自己的外地设备上装置 AI 模型 ,而不依赖云端 API 或在线效劳。常见的外地安排方法有如下几种: 轻量级外地推理:在个人电脑或移动端运行(如 Llama.cpp、Whisper、GGUF 花样模型)。效劳器 / 事情站安排:使用高性能 GPU 或 TPU(如英伟达 RTX 4090、A100)运行大模型。私有云 / 内网效劳器:在企业内部效劳器上安排(如使用 TensorRT、ONNX Runtime、vLLM)。边沿设备:在嵌入式设备或 IoT 设备上运行 AI(如 Jetson Nano、树莓派)。 而外地安排也保存自己的应用场景 ,好比: 企业内部 AI(如私有聊天机械人、文档剖析)  ;科研盘算(如生物医药、物理仿真)  ;离线 AI 功效(如语音识别、OCR、图像处理)  ;宁静审计 & 监控(如执法、金融合规剖析)。 本文将主要关注轻量级外地推理 ,这也是适用于我们大大都个人用户的安排方法。 外地安排的利益 除了从基础上解决「效劳器忙碌」问题 ,外地安排另有其它诸多利益 ,包括: 数据隐私与宁静性:在外地安排 AI 模型时 ,就无需将自己的要害数据上传到云端 ,从而可以有效避免数据泄露 ,这对金融、医疗、执法等行业而言尤为要害。另外 ,外地安排也能有效切合企业或地区的数据合规要求(如中国的《数据宁静法》、欧盟的 GDPR 等)。低延迟 & 高实时性能:由于外地安排时所有盘算都爆发在外地 ,无需网络请求 ,因此推理速度完全取决于用户自己的设备盘算性能。但也因此 ,只要外地设备性能足够 ,用户就能享受到很是好的实时性能 ,也因此外地安排很是适合实时性很是要害的应用(如语音识别、自动驾驶、工业检测)。更低的恒久本钱:外地安排自然就无需 API 订阅用度 ,可实现一次安排恒久使用。同时 ,如果用户对模型性能要求不高 ,还能通过安排轻量化模型(如 INT 8 或 4-bit 量化)来控制硬件本钱?梢岳胂呤褂茫何扌柰缫材苡蒙 AI 模型 ,适用于边沿盘算、离线办公、远程情况等。并且 ,由于断网也能运行 AI 应用 ,因此可以包管用户的要害业务不中断?啥ㄖ & 可控性强:可以微调、优化模型 ,更适配业务需求 ,举个例子 ,DeepSeek-R1 就被微和谐蒸馏成了许多差别的版本 ,包括无限制版本 deepseek-r1-abliterated 等等。另外 ,外地安排不受第三方政策变换影响 ,可控性强 ,可制止 API 调价或会见限制。 外地安排的缺点 外地安排利益多多 ,但我们也不可忽视其缺点 ,首当其冲的即是大模型的算力需求。 硬件本钱高:个人用户的外地设备通常难以运行高参数量的模型 ,而参数量较低的模型的性能通常又更差 ,因此这方面有一个需要考虑的权衡。如果用户想要运行高性能模型 ,那就必须在硬件上投入更多本钱。难以处理大规模任务:当用户的任务需要大规模处理数据时 ,往往需要效劳器规模的硬件才华有效完成。有一定的安排门槛:差别于使用云效劳 —— 只需翻开网页端或配置 API 即可使用 ,外地安排保存一定的技术门槛。如果用户另有进一步的外地微调需求 ,安排难度还会更大。不过幸运的是 ,这个门槛正越来越低。需要一定的维护本钱:用户需要投入心力和时间解决因为模型和工具升级带来的情况配置问题。 究竟是进行外地安排照旧使用在线模型 ,还需要用户凭据自己的实际情况决断。下面简单总结了适合与不适合外地安排的场景: 适合外地安排:高隐私、低延迟、恒久使用(如企业 AI 助手、执法剖析)。不适合外地安排:短期试验、高算力需求、依赖大模型(如 70B+ 参数级别)。 如何外地安排 DeepSeek-R1? 外地安排 DeepSeek-R1 的要领其实有许多 ,这里我们简单介绍两种:一是基于 Ollama 实现外地安排 ,二是使用 LM Studio 的零代码安排要领。 基于 Ollama 安排 DeepSeek-R1 下面我们将基于 Ollama 介绍如何在你自己的设备上安排你自己的 DeepSeek-R1。 Ollama 是目前最常使用的外地安排和运行语言模型的框架 ,其很是轻量 ,并且具有很好的可扩展性。从名字也能看出来 ,Ollama 是 Meta 宣布 Llama 系列模型之后降生的。但这个项目是社区驱动的 ,与 Meta 以及 Llama 系列模型的开发没有直接关系。 Ollama 项目降生之后生长很是迅速 ,不管是支持的模型量照旧支持其的种种生态系统都在迅速生长。 Ollama 支持的部分模型和生态 使用 Ollama 的第一步很是简单 ,下载并装置 Ollama ,会见以下地点 ,下载适合你操作系统的版本即可。 下载地点:https://ollama.com/download 有了 Ollama ,还需要为你的设备配置 AI 模型。这里以 DeepSeek-R1 为例进行演示。首先进入 Ollama 官网检察支持的模型及相应的版本:https://ollama.com/search 这里我们可以看到 DeepSeek-R1 现有 1.5B 到 671B 共 7 个差别规模的共 29 个差别版本 ,其中包括一些基于开源模型 Llama 和 Qwen 进行微调、蒸馏或量化处理后获得的模型。 具体该选择哪个版本 ,我们先得了解自己的硬件配置情况。dev.to 开发者社区 Avnish 写了一篇文章 ,简单总结了 DeepSeek-R1 差别规模版本的硬件需求 ,可作参考: 图源:https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8 这里我们以 8B 版本为例进行演示:翻开你设惫亓终端工具 ,运行 ollama run deepseek-r1:8b 接下来就是期待模型下载完成。(Ollama 现在也支持直接从 Hugging Face 拉取模型 ,命令是 ollama run hf.co/{用户名}/{库}:{量化版本} ,好比 ollama run hf.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF:Q8_0。) 模型下载完成后 ,你就可以直接在这个终端中与下载好的 8B 版 DeepSeek-R1 聊天了。 可是 ,对普通用户来说 ,这种对话方法很是不直观 ,也不便当。因此我们还需要配置一个好用的前端。而前端的选择可就多了。我们即可以使用能在浏览器中提供类似 ChatGPT 体验的 Open WebUI ,也可以选择 Chatbox 等前端工具 ,你也可以在这里寻找你想要的前端:https://github.com/ollama/ollama 1. 如果你想使用 Open WebUI ,只需在你的终端以此运行以下两行代码即可: 装置 Open WebUI: pip install open-webui 运行 Open WebUI: open-webui serve 接下来 ,只需会见 http://localhost:8080 ,就能在你的浏览器中获得类似 ChatGPT 的体验。 从 Open WebUI 的模型列表中可以看到 ,本机上的 Ollama 已经配置了多个模型 ,包括 DeepSeek-R1 7B 和 8B 版本以及 Llama 3.1 8B、Llama 3.2 3B、Phi 4、Qwen 2.5 Coder 等其它一些模型。选择其中的 DeepSeek-R1 8B 试试看效果: 2. 如果你更偏幸亏一个单独的应用软件中使用 DeepSeek-R1 ,可以考虑 Chatbox 等工具。配置要领也很简单 ,首先下载装置:https://chatboxai.app/zh 装置后启动该应用程序 ,进入「设置」 ,在「模型提供方」中选择 OLLAMA API ,接着在下面的模型栏选择你想使用的模型 ,并设置上下文的消息数量上限以及 Temperature 等相关参数即可(虽然也可不必调解)。 接下来 ,你可以在 Chatbox 中与你安排的外地 DeepSeek-R1 畅聊了。不过遗憾的是 ,DeepSeek-R1 7B 没能正确地完成我们描述的任务。这也佐证了前文的看法 ,即个人用户通常只能在自己的外地设备上运行性能相对较差的模型。不过可以预见 ,未来随着硬件的进一步生长 ,个人外地使用大参数量模型的门槛还会进一步降低 —— 并且这个未来恐怕也不会太远。 虽然 ,不管是 Open WebUI 照旧 Chatbox ,也都支持通过 API 接入 DeepSeek 的各个模型以及 ChatGPT、Claude 以及 Gemini 等专有模型。你完全可以将它们作为使用 AI 的日常前端。 另外 ,我们也可以将 Ollama 中配置的模型引入到我们的其它工具中 ,好比 Obsidian 和思源条记等条记应用。感兴趣的读者可以参看这篇略有过时的文章(Obsdian 上已有更好用的 AI 插件):《最强条记软件 Obsidian 中也能使用 LLM ,让它成为你的智慧第二大脑》。 使用 LM Studion 零代码安排 DeepSeek-R1 虽然未几 ,但在配置 Ollama 和相关模型时照旧会用到终端和一点代码。如果你依然觉得麻烦 / 困难 ,还可以使用 LM Studio 实现零代码安排 DeepSeek-R1。 同样 ,首先去官网下载切合你操作系统的程序:https://lmstudio.ai 装置完成后启动 ,在 My Models 选项中先为你的模型设置一个文件夹: 接下来 ,只需去 Hugging Face 下载你想使用的语言模型 ,并凭据一定的目录结构将其放入到上面设置的文件夹中即可(我们也可以使用 LM Studio 自带的搜索功效 ,但我们实测的效果并欠好)。注意 ,这里我们需要的是 .gguf 花样的模型文件 ,好比 Unsloth 提供的版本:https://huggingface.co/collections/unsloth/deepseek-r1-all-versions-678e1c48f5d2fce87892ace5 考虑到我们的实际硬件 ,我们这里使用基于 Qwen 模型微调获得的 DeepSeek-R1 蒸馏版(14B 参数量)并选择 4-bit 量化后的版本:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf 下载完成后 ,凭据一定的目录结构将其放入我们之前设定的文件夹中:模型文件夹 /unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf 接下来 ,只需翻开 LM Studio ,在应用上方位置选择要加载的模型 ,然后你就可以与你的外地模型对话了。 使用 LM Studio 的最大优势就是完全无需操作终端 ,也不涉及任何代码 —— 只需会装置软件和配置文件夹即可?伤凳嵌杂没С扔押昧。 结语 虽然 ,以上教程只是在最基础的层面上实现了 DeepSeek-R1 的外地安排。如果你想将这个热门模型进一步整合进自己的外地事情流程中 ,还需要进一步的配置 —— 从基础的设置系统提示词到更高阶的模型微调定制、整合 RAG、搜索功效、多模态能力、工具挪用能力等等。 同时 ,随着专门针对 AI 开发的硬件以及小模型相关技术的生长 ,相信未来外地安排大模型的门槛还会进一步降低。 看完此文 ,你会自己入手试试安排自己的 DeepSeek-R1 吗?

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责编:卡特-贝司

审核:徐志国

责编:王火炎

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