下载ollama
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下载完Ollama，双击安装
安装完，会在桌面小图标处显示，默认安装到C盘，你也莫得办法，所以本地部署C盘得稍微留点磁盘空间 哦
下载模型
接下来下载模型
点击左上角，那个Models
出现了模型界面，目前很火的就是deepseek了
他给你排到了第一个
点进去后，显示
找到下拉框的位置，选择对应的模型
你就可以看到详细的内容
一般来说1.5b谁都 带的动
模型对应的配置要求
- DeepSeek-R1-1.5B
CPU: 最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）
内存: 8GB+
硬盘: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）
显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）
场景:
低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）
实时文本生成（聊天机器人、简单问答）
嵌入式系统或物联网设备 - DeepSeek-R1-7B
CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
内存: 16GB+
硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
场景:
本地开发测试（中小型企业）
中等复杂度 NLP 任务（文本摘要、翻译）
轻量级多轮对话系统 - DeepSeek-R1-8B
硬件需求: 与 7B 相近，略高 10-20%
场景:
需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理） - DeepSeek-R1-14B
CPU: 12 核以上
内存: 32GB+
硬盘: 15GB+
显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）
场景:
企业级复杂任务（合同分析、报告生成）
长文本理解与生成（书籍/论文辅助写作） - DeepSeek-R1-32B
CPU: 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）
内存: 64GB+
硬盘: 30GB+
显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）
场景:
高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）
多模态任务预处理（需结合其他框架） - DeepSeek-R1-70B
CPU: 32 核以上（服务器级 CPU）
内存: 128GB+
硬盘: 70GB+
显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）
场景:
科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）
高复杂度生成任务（创意写作、算法设计） - DeepSeek-R1-671B
CPU: 64 核以上（服务器集群）
内存: 512GB+
硬盘: 300GB+
显卡: 多节点分布式训练（如 8x A100/H100）
场景:
国家级/超大规模 AI 研究（如气候建模、基因组分析）
通用人工智能（AGI）探索
通用建议
量化优化：使用 4-bit/8-bit 量化可降低显存占用 30-50%。
推理框架：搭配 vLLM、TensorRT 等加速库提升效率。
云部署：70B/671B 建议优先考虑云服务以弹性扩展资源。
能耗注意：32B+ 模型需高功率电源（1000W+）和散热系统。
//DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama run deepseek-r1:1.5b
//DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ollama run deepseek-r1:7b
//DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
ollama run deepseek-r1:8b
//DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ollama run deepseek-r1:14b
//DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ollama run deepseek-r1:32b
//DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
ollama run deepseek-r1:70b
AI写代码
直接找个AI路径，开始下载
模型使用
下载完模型，/？会告诉你help，请求帮助
直接输入文字，他就会回答你
搞得我嗨以为有啥特殊符号，才能触发
不过你可以设置提示词解锁
但是我只是拿他，嘿嘿嘿的
配置声明链接
原文链接：blog.csdn.net/deepseek_r1…
