《Deepseek R1 本地部署完全⼿册》 版权归：HomeBrew Ai Club 作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表 模型参 数 Windows 配置要求 Mac 配置要求 适⽤场景 1.5B - RAM: 4GB - GPU: 集成显卡/现代CPU 24GB - GPU: RTX 3090（24GB VRAM） - 存储: 20GB - 内存: 32GB（M3 Max） - 存储: 20GB 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署（需多卡并联） 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 (671B) 671B

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 ……………………………… 15 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 人工智能是人类发展新领域，给世界带来巨大机遇，也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议》，遵循“以人为本、智能向善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新，对人工智能研发及应用采取 包容态度。严守安全底线，对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 风险及时采取措施。 人工智能安全治理框架 （V1.0）- 2 - 人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，

1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生 产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产 品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 特点，亟需 完善人工智能产业标准体系。 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 彻党的二十大和二十届二中全会精神，认真落实中央经济工 作会议和全国新型工业化推进大会部署要求，完整、准确、 全面贯彻新发展理念，统筹高质量发展和高水平安全，加快 赋能新型工业化，以抢抓人工智能产业发展先机为目标，完 善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协 同，统筹推

。 舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用，列出十个充满想象力和震撼性，前所未有的应用。 如果要量化研究审美智能概念，请提出一个合理的，有效的，各指标不重叠的，你自己能提取数据的指数体系框架，不少于三十 个指数。 请大家研究任何问题，先用这四个提示词进行提问。一是跨学科融合，二是深层次原理，三是概念前沿应用，四是如何量化分析。 任何学术概念。 里面会有些冗余信息，可以删除回复中  语言支持：支持英文和中文内容 生成。 知网研学平台  界面友好：操作界面简洁明了，用户容易上 手，非技术背景用户也能快速学会使用该工 具进行文献综述的生成。  灵活定制：支持使用本地部署的语言模型， 为有特定需求的用户提供了更多灵活性。  实时演示：提供实时演示demo，方便用户了 解和体验工具的功能。  语言支持：仅支持英文输入和英文内容生成。 斯坦福STORM 生成综述对比：多维度对比 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次， 结构合理 内容结构完整，格式较一般 综述结构较为标准，在中文 文献分析上具有优势 在写作前，系统会先生成详细的写 作大纲，为文章的结构提供清晰的 框架。文本内容结构清晰，包括历 史背景、当前趋势、应用领域、挑 战与局限、未来方向。每个部分都 有详细的子标题，结构合理，层次 分明 PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 生成综述对比：完整性与全面性

PDF 作者：郭震 2025.2.3 目录 1 本地部署并运行 DeepSeek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1 为什么要在本地部署 DeepSeek . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 . . . . . . . . . . . . . 11 4 参考文献 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1 1 本地部署并运行 DeepSeek 1.1 为什么要在本地部署 DeepSeek 在本地搭建大模型（如 DeepSeek）具有多个重要的优势，比如： 1. 保护隐私与数据安全。数据不外传：本地运行模型可以完全避免数据上 传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。 R1，开源免费，性能强劲 • 本教程搭建方法 零成本，不需花一分钱。 • 为了照顾到大部分读者，推荐的搭建方法已将电脑配置要求降 到最低，普通电脑也能飞速运行。 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型，ollama 比较直接、干净， 一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。

描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞

描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞

留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： 操作：向DeepSeek输入：“我要请假，但项目很紧急，领导可能不满，如何沟通？” p AI辅助： • 分析你的顾虑（如“领导可能认为我不负责”），提供理性视角（如“家庭突发情况≠工作态度问题”）。 • 建议沟通框架：紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如： “张总，我家里老人突发中风住院（附病历），需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘（附交接文 档），每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶，确保不影响上线。” 的位置关系 即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码 ✓ 生鲜平台比价后自动补货牛奶 ③ 会议准备： 自动提取上周销售数据生成可视化图表框架 调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警： 灶台计时器同步手机震动提醒 通勤路况实时监控（若堵车超15分钟触发备用方案） 技术红利： 时间利用率提升40%，晨间压力值降低65%，关键事务完成率100%

本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Map  向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps gitbook/assets/ml_system.svg 4 / 32 LLM 基础设施 01 03 02 04 向量数据库/数据库向量支持 为大模型提供高效的存储和检索能力 大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 vector-database/） 7 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器 学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了 必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是