硬核教程！手把手教你在本地跑 DeepSeek-R1，零门槛上手！

在 AI 发展浪潮中，逻辑推理能力正成为衡量智能水平的重要标准。而 DeepSeek-R1 作为一款由中国 AI 公司 DeepSeek 开发的 开源推理模型 ，正引领这一领域的新变革。 它不仅能解决复杂的数学问题，还能执行实时决策，为 AI 在实际应用中的落地提供了更多可能性。

在本教程中，我将手把手带你完成 DeepSeek-R1 在本地的运行流程，并详细讲解如何使用 Ollama 进行环境配置。

此外，我们还将探索如何结合 R1 模型、LangChain 和 Gradio，从零搭建一个轻量级的 RAG 应用 ，让你的笔记本电脑秒变智能问答助手！ 无论你是刚接触 RAG 还是想要在本地体验最新的大模型技术，这篇教程都将为你提供清晰易懂的实践指南。

在本地运行 DeepSeek-R1 带来了诸多优势，尤其是对于希望享有更多控制权的用户。以下是一些显著的好处：

• 隐私和安全：所有数据都保留在您的系统内，无需担心数据外泄。

• 不间断访问：避免了因速率限制、停机或服务中断而带来的使用困扰。

• 性能：通过本地推理，您可以获得更快的响应速度，避免了 API 延迟带来的影响。

• 自定义：您可以根据需求修改参数、微调提示，甚至将模型整合到本地应用中，提升灵活性。

• 成本效益：在本地运行模型无需支付 API 费用，节省了开销。

• 离线可用性：一旦下载模型，即可在没有互联网连接的情况下继续工作，确保随时随地可用。

   

Ollama 是一个开源平台，旨在简化和加速本地 AI 模型的部署和管理。它提供了一个简单的界面，使开发者能够轻松地在本地运行和配置多个 AI 模型，尤其适用于大语言模型（LLMs）。

Ollama 支持快速启动模型，并优化推理性能，允许用户在不依赖外部服务器的情况下进行高效的 AI 操作。它为开发者提供了灵活的环境，可以方便地进行模型集成、定制和性能调优。

下载完成后，您可以像安装任何其他应用程序一样，安装 Ollama 应用程序。安装成功后，接下来我们需要测试环境设置并下载模型。请按照以下步骤操作：

ollama run deepseek-r1

此命令将启动 DeepSeek-R1 模型的下载过程，并在本地环境中运行它。完成后，您就可以开始与模型进行交互，测试其性能和功能。

Ollama 提供一系列 DeepSeek R1 模型，从 1.5B 参数到完整的 671B 参数模型。671B 模型是原始的 DeepSeek-R1，而较小的模型是基于 Qwen 和 Llama 架构的提炼版本。

如果您的硬件不支持 671B 型号，您可以使用以下命令并将下面的 X 替换为您想要的参数大小（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b），轻松运行较小的版本：

ollama run deepseek-r1:Xb

为了让 DeepSeek-R1 持续运行并通过 API 提供服务，您需要启动 Ollama 服务器。在终端中执行以下命令：

ollama serve

该命令将启动 Ollama 服务器，使 DeepSeek-R1 在后台持续运行，并通过 API 提供访问。完成后，您就可以通过 API 调用与模型进行交互了。

下载并安装 DeepSeek-R1 模型后，您可以直接在终端中与模型进行交互。只需启动终端，并运行以下命令：

ollama chat DeepSeek-R1

这将启动一个交互式会话，您可以直接向 DeepSeek-R1 提出问题或请求，模型会实时返回答案或响应。您无需依赖外部服务，完全在本地进行交互，享受更快的响应速度和更高的控制性。

要将 DeepSeek-R1 集成到您的应用程序中，您可以使用 curl 通过 Ollama API 与模型进行交互。以下是如何使用 curl 调用 Ollama API 并与 DeepSeek-R1 进行集成的示例：

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{  "model": "deepseek-r1",  "messages": [{"role": "user", "content": "Solve: 25 * 25" }],  "stream": false}'

在这个命令中：

• localhost:11434 是本地 Ollama 服务器的默认地址和端口。

• "model": "DeepSeek-R1" 指定了您希望使用的模型。

• "question": "Your question here" 是您希望模型回答的问题，您可以根据需求替换为实际的问题内容。

   

通过这种方式，您可以将 DeepSeek-R1 集成到任何支持 HTTP 请求的应用程序中。

curl 是 Linux 原生的命令行工具，但也适用于 macOS。它允许用户直接从终端发出 HTTP 请求，使其成为与 API 交互的绝佳工具。

我们可以在选择的任何集成开发环境（IDE）中运行 Ollama。您可以使用以下代码安装 Ollama Python 包：

!pip install ollama

安装 Ollama 后，使用以下脚本与模型交互：

import ollamaresponse = ollama.chat(    model="deepseek-r1",    messages=[        {"role": "user", "content": "Explain Newton's second law of motion"},    ],)print(response["message"]["content"])

ollama.chat（） 函数获取模型名称和用户提示，并将其作为对话交换进行处理。然后，该脚本提取并打印模型的响应。

使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek-R1 可以实现更快、更私有且经济高效的模型推理。通过简单的安装过程、CLI 交互、API 支持和 Python 集成，您可以将 DeepSeek-R1 用于各种 AI 应用程序，从一般查询到基于检索的复杂任务。

接着分享 一个重磅新闻！ai.com域名 作为一个具有 30 年历史的顶级域名，一直是人工智能领域的一个标志性地址。过去，这个域名经历了多次易主，每次都吸引了大量关注。

而如今，这个域名的重定向到 DeepSeek 官网，标志着它在人工智能领域的最新演变。

ai.com 作为一个具有巨大潜力的域名，在 ChatGPT 爆火后被 OpenAI 以至少 1100 万美元的价格收购，成为历史上最贵的域名之一，这无疑凸显了人工智能行业的商业价值。

如今，它的重定向转移到 DeepSeek 官网，更是给人一种新旧交替、技术迭代的强烈感觉。这个域名背后的商业故事以及它的潜在价值，绝对是值得关注和讨论的焦点！