蚊子抗高射炮？揭秘如何在低配电脑上运行 DeepSeek R1 671B大模型！
我们常说高射炮打蚊子，有没有想过蚊子抗起高射炮？
今天，我们来聊点硬核又好玩的内容——DeepSeek R1的本地&云端部署实战！
作为一个AI模型爱好者，我一直在寻找一款强大又开源的模型，结果发现了这款“猛兽”——DeepSeek R1的满血版。它可不是什么小打小闹的7B、8B模型，而是官方原版的671B大块头！
为什么选择DeepSeek R1？
在AI模型界，DeepSeek R1就像是一位“低调的王者”。很多人以为自己玩过DeepSeek，其实很可能只是用过它的蒸馏版小弟。Qwen、Ollama这些模型虽然也不错，但和官方原版相比，就像是小学生和职业选手的区别。
671B的深seek r1开源大模型
为什么非得选这个呢？因为它就是目前最强悍的开源AI模型！无论是本地还是云端，它都能带来无与伦比的体验。而且，它的部署方式还特别“接地气”，即使你的硬件不够硬，也能通过一些小技巧让它跑起来。
硬件要求：满血版的要求有多高？
官方给出的最低配置堪称“豪华套餐”：
- CPU：32核英特尔或AMD
- 内存：512G RAM起步
- GPU：4块A100，每块80G显存
- 硬盘：至少2T存储空间
- 网络带宽：10Gbps
看到这里，我这个“贫民窟玩家”心里凉了一半。但既然官方都给了最低要求，为什么不试试看能不能突破呢？毕竟，谁能拒绝在低配电脑上跑个大模型的乐趣呢？
本地部署：蚊子抗高射炮的实战演练
第一步：准备工具——Ollama
Ollama是一款开源且免费的AI模型运行工具，支持Windows、Mac和Linux。下载安装很简单，我就不多说了。
ollama 安装步骤：
- 下载对应系统的版本。
- 双击安装即可。
第二步：下载模型
在Hugging Face上，DeepSeek R1以分卷的形式存储，总共有163个分卷，每个约4G。这意味着整个模型文件大小接近1T！我的硬盘是2TB的，装完系统后只剩下了399G，刚好够用。
第三步：下载命令
在终端中输入以下命令：
ollama pull deepseek/r1
如果你不在海外，科学上网是必须的。这个过程大概需要1小时，耐心等待吧！
第四步：虚拟内存调整
我的电脑只有64GB内存，完全不够用。于是，我决定用虚拟内存来“曲线救国”。
设置步骤：
- 右键点击“此电脑” -> 属性。
- 点击“高级系统设置”。
- 进入“高级”选项卡 -> 设置。
- 在“性能”部分选择“高级”。
- 点击“更改” -> 勾选自定义大小。
- 初始大小：350G（358400M）。
- 最大值：450G（460800M）。
重启电脑后，虚拟内存就生效了。但运行时内存占用直接爆满，还好GPU还能扛得住。
第五步：测试运行
在终端中输入：
ollama run deepseek/r1-671b
等待一段时间，它终于启动了！我问了个简单的问题：“你好，请自我介绍一下。”
结果是这样的：
“你好！我是中国深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。很高兴为您服务！”
虽然运行速度有点慢，但能成功跑起来就已经很开心了。
云端部署：土豪专属的快乐
如果你不想折腾本地部署，或者硬件实在不够用，云端部署是个不错的选择。但价格是真的贵！
选择云服务商
我选择了某知名云服务提供商，配置如下：
- GPU：8块A100显卡（640G显存）
- 内存：960G
- 硬盘：2T
这台机器每小时租金是19刀，按天算就是456刀。土豪们可以随意，但普通人还是本地部署更划算。
部署步骤
- 登录账号 -> 选择GPU服务器。
- 安装Docker -> 下载Ollama镜像。
- 使用以下命令安装模型：
docker run -it --rm -p 11434:11434 ollama/ollama pull deepseek/r1 && ollama serve
- 访问
http://localhost:11434/ui，添加模型即可。
总结：硬核玩家的福音
DeepSeek R1 671B绝对是一款让人惊艳的开源模型。即使硬件不够，通过本地部署+虚拟内存调整也能让它跑起来。如果你预算充足，云端部署更是能让你体验到“丝般顺滑”的AI服务。
最后，给想尝试的同学一点建议：科学上网是前提，虚拟内存可以试试看，但别指望它有多快。总之，这是一场硬核玩家的狂欢！