DeepSeek-R1是一款卓越的开源推理模型，其在数学、代码和逻辑推理任务上的表现出色，本文带大家部署 DeepSeek-R1 本地模型，并接入聊天室以便使用。 为什么要本地部署？
● 性能卓越：提供媲美商业模型的对话交互体验
● 环境隔离：完全离线运行，杜绝数据外泄风险
● 数据可控：完全掌控数据资产，符合合规要求
一、部署环境
测试环境
处理器：AMD Ryzen 5 5600X六核十二线程
显卡：AMD Radeon RX 6600XT 8G蓝宝石
内存：英睿达DDR4 3000MHz 8GB×2
硬盘：致态TiPro7000 PCIe4.0×4 1TB系统：Windows 11 专业版24H2
安装Ollama
Ollama 是一个快速、轻量且易于使用的开源 AI 代理框架，可以用来托管和运行各种语言模型（LLM），可以实现在您的硬件设备快速部署各种本地大模型，并且提供了一个简单命令行界面，方便用户快速部署。
官网下载安装包，安装应用
Linux可以使用命令行安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh二、部署DeepSeek
根据系统配置选择合适的模型
| 模型名称 | 模型大小 | 运行命令 | 硬件配置 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 671B | ollama run deepseek-r1:671b | 需要极高的硬件配置，显存需求超过336GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5B | ollama run deepseek-r1:1.5b | 最低配置：8GB RAM，无显卡加速；适合老旧设备 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 7B | ollama run deepseek-r1:7b | 最低配置：16GB RAM，8GB显存（GPU加速） |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 8B | ollama run deepseek-r1:8b | 最低配置：16GB RAM，8GB显存（GPU加速） |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 14B | ollama run deepseek-r1:14b | 最低配置：32GB RAM，26GB显存（GPU加速） |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | ollama run deepseek-r1:32b | 最低配置：64GB RAM，64GB显存（GPU加速） |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | ollama run deepseek-r1:70b | 最低配置：128GB RAM，140GB显存（GPU加速） |
https://ollama.com/library/deepseek-r1
这里我选择8B，命令行运行：
ollama run deepseek-r1:8b
速度不错，这里达到了我300M宽带上限，若出现错误，请先运行Ollama
提问：Linux如何使用Docker，Markdown格式回答在命令行显示
可以看出回答得相当详细
三、接入聊天室
这里接入Cherry Studio：https://cherry-ai.com
安装后选择设置，API地址选择本地端口
http://127.0.0.1:11434
选择本地deepseek，对话切换到deepseek-r1:8b大模型，尝试提问：请说明经济和金融的区别
深度思考内容也有，不错。
手机网页版可以查看之前的文章：
以上部分软件下载慢或无法访问，已经整理好安装包啦！底部下载
附
件
下
载
文件名称：DeepSeek R1部署软件
适用版本：Windows macOS Linux
更新日期：2025-06-05
文件大小：1004 M
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created:04/01/2020
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DeepSeek R1部署软件 | Windows macOS Linux
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