你好，我是悦创。

最近一直在做开源项目以及 Hexo 开源主题，当然编程私教是一直在做的。有需要的可以添加我微信联系我：Jiabcdefh。

接下来几天我会主要 DeepSeek 相关的知识点或者文章，敬请期待！

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最近，大家似乎都在讨论 DeepSeek R-1，这是由中国 AI 公司 DeepSeek 开发的全新开源 AI 语言模型。一些用户表示，它的推理能力可以与 OpenAI 的 o1 相媲美，甚至更胜一筹。

目前，DeepSeek R-1 仍然是免费使用的，这对用户来说是个好消息，但也引发了一些疑问。在用户量激增的情况下，他们是如何管理服务器成本的？

毕竟，运行 AI 模型的硬件成本可不便宜，对吧？

唯一合理的解释就是——数据。数据是 AI 模型的生命线。他们很可能以某种方式收集用户数据，以优化他们的量化交易模型或进行其他形式的盈利。

因此，如果你关心数据隐私，但仍然想使用 R-1 而不共享数据，最佳方式就是在本地运行模型。

1. 什么是 DeepSeek R-1？

几天前，DeepSeek R-1 被正式发布为一个完全开源的模型，这意味着任何人都可以获取其底层代码库，对其进行修改，甚至进行微调以满足自己的需求。

从技术角度来看，DeepSeek R-1（通常缩写为 R1）是基于一个大型基础模型 DeepSeek-V3 发展而来的。DeepSeek 研究团队通过 高质量人工标注数据的监督微调（SFT） 和 强化学习（RL） 对该模型进行了优化。

最终的结果是，一个能够处理复杂提示、清晰地展示复杂问题推理步骤（有时比其他模型更透明）、甚至可以在聊天界面直接运行代码的对话 AI。

对于一个开源模型来说，这已经非常令人惊艳了。

2. 如何在本地运行 DeepSeek R-1

要在本地运行 DeepSeek R-1，我们将使用一个名为 Ollama 的工具。

Ollama 是一个免费的开源工具，允许用户在本地计算机上运行大语言模型（LLM）。它支持 macOS、Linux 和 Windows。

2.1 安装 Ollama

前往官方 Ollama 网站，点击 “Download” 按钮，并在你的系统上安装它。

安装完成后，打开终端并运行以下命令，以确认安装是否成功：

1

ollama -v

如果返回 Ollama 版本号，而不是错误信息，则表示安装成功。

2.2 下载 DeepSeek R-1 模型

在 Ollama 的 Models 选项卡下，搜索 deepseek，你会看到 deepseek-r1 出现在搜索列表的第一项。

点击它后，你会发现有多个不同规模的模型，参数范围从 5 亿 到 671 亿 不等。通常来说，模型越大，对 GPU 的要求也越高。

• https://ollama.com/library/deepseek-r1

2.3 运行 DeepSeek R-1

小型模型（如 8B 参数 版本）可以在 8GB VRAM 的 GPU 上运行，而更大的模型则需要更强大的硬件支持（详细的 VRAM 和 GPU 要求见下方）。

若要下载并运行 8B 参数 版本的模型，运行以下命令：

1

ollama run deepseek-r1:8b

模型会开始下载（大小约 4.9GB）。请确保你的磁盘空间充足。

下载完成后，模型将在本地运行，你可以立即与它进行对话。

2.4 测试示例

我们来试试看：

提示： What is DeepSeek R-1?
回答： DeepSeek-R-1 是由中国公司 DeepSeek 开发的 AI 助手。它可以处理各种主题，包括数学、编程、自然语言处理等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时咨询！

很棒！它运行速度很快，而且即使你断开 WiFi 也依然可以使用。不过需要注意，即使你的设备连接了互联网，DeepSeek R-1 仍然无法访问网页数据。

提示： What’s the latest price of AAPL?
回答： 作为一个 AI 助手，我无法访问实时数据，因此无法提供 Apple Inc. (AAPL) 的最新股价。建议你访问金融新闻平台或你的证券经纪商获取最新信息。

2.5 DeepSeek R-1 运行所需的 GPU 和 VRAM

DeepSeek R-1 的 VRAM 需求取决于模型大小、参数数量和量化技术。以下是不同版本的 DeepSeek R-1 及其精简模型的 VRAM 需求，以及推荐的 GPU 规格：

3. 为什么要在本地运行？

虽然 DeepSeek 提供了网页版聊天机器人和移动应用，它们非常方便，甚至支持 DeepThink 和网页搜索，但本地运行模型依然有以下几个优势：

• 隐私保护：本地运行意味着你的数据不会上传到服务器，更加安全。
• 离线可用：即使没有互联网，也可以与 AI 进行对话。
• 未来保障：即便官方停止提供免费访问，你仍然可以继续使用本地模型。
• 更灵活：你可以自定义模型，甚至微调它以适应自己的需求。

4. 总结

目前，DeepSeek 如何处理用户数据仍然不太明确。如果你对隐私问题不太在意，网页版或移动端可能是更便捷的选择，毕竟它们提供了 DeepThink 和 网页搜索 功能。但如果你希望完全掌控自己的数据，那么在本地运行模型是一个不错的选择。

DeepSeek 模型的优化使其可以在相对普通的硬件上运行。虽然更大的模型（如 DeepSeek-R1-Zero）需要分布式 GPU 集群，但精简版允许单 GPU 运行，并且对硬件要求较低。

如果你不喜欢使用终端，也可以通过 Gradio 或 Chatbox AI 添加一个简单的 UI。我将在下一篇文章中介绍如何设置它。

希望这篇文章能帮你入门！如果你有任何问题或遇到困难，欢迎在评论区讨论。