Ubuntu系统3分钟本地部署DeepSeek-R1蒸馏模型,支持联网
本文提供Ubuntu + ollama + Page Assist,3步快速安装DeepSeek-R1蒸馏模型,支持联网,支持API。
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DeepSeek-R1安装分3步:
Step 1, 安装ollama(已安装可忽略)
Step 2, 下载DeepSeek-R1模型
Step 3, 从浏览器界面交互,支持联网
先看看DeepSeek-R1对蒸馏模型的“自我介绍”:
蒸馏模型的相关信息可以归纳如下:
一、概述
DeepSeek-R1蒸馏模型是通过蒸馏过程创建的DeepSeek-R1模型的更小、更高效的版本。蒸馏涉及将更大、更强大的模型(在本例中为DeepSeek-R1)的知识和推理能力转移到更小的模型中,使得较小的模型在推理任务上实现了有竞争力的性能,同时计算效率更高,部署更容易1。
二、背景与原理
- 背景:DeepSeek-R1是DeepSeek AI开发的第一代推理模型,通过大规模强化学习(RL)进行训练,并在RL之前使用冷启动数据来增强推理性能2。
- 原理:蒸馏是指将一个更大、更复杂的模型的知识转移到一个更小、更高效的模型中。知识蒸馏是由Geoffrey Hinton、Oriol Vinyals和Jeff Dean三位学者于2015年提出的一种模型压缩技术,其核心思想是通过将复杂的大模型(教师模型)的知识迁移到参数量更少、结构更简洁的小模型(学生模型)中,使得学生模型能够在保持高性能的同时,显著降低计算资源消耗并提升推理速度3。
三、主要型号与性能
DeepSeek-R1蒸馏模型包括多个型号,如DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列(1.5B、7B、14B、32B)和DeepSeek-R1-Distill-Lama系列(8B、70B)等。这些蒸馏模型在推理基准测试中取得了令人印象深刻的结果,通常优于GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等较大的非推理模型1。
四、特点与优势
- 高级推理能力:蒸馏模型在紧凑的开源包中封装了高级推理能力2。
- 基准性能:在各种基准测试中表现出竞争力,使其成为开发人员和研究人员的宝贵工具2。
- 本地部署:支持成本效益高的本地部署,允许用户在自己的硬件上运行模型2。
- 研究与开发:适用于希望在较小模型中利用高级推理能力的研究人员2。
- 实际应用:适用于需要强推理能力的任务,如问题解决、代码生成和数学计算2。
五、开源与获取
DeepSeek-R1蒸馏模型是开源的,允许研究人员和开发人员在各种应用程序中使用和构建它们。这些模型可以通过Hugging Face和Ollama等平台下载和使用2。
六、应用场景
蒸馏后的模型在保持强大性能的同时,更加轻量化,部署成本更低,适用于资源受限的环境,如移动端设备、物联网设备等。通过知识蒸馏技术,可以将大模型的知识迁移至轻量化的学生模型,从而实现模型的高效部署3。
DeepSeek-R1安装分3步:
Step 1, 安装ollama(已安装可忽略)
wget https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.5.11/ollama-linux-arm64.tgztar -zxf ollama-linux-amd64.tgz#或者git clone https://github.com/ollama/ollama.git# 运行ollama安装脚本cd ollama-linuxsudo chmod 777 ./ollama-modelscope-install.sh./ollama-modelscope-install.sh
验证安装:ollama -v
显示安装版本即可。
Step 2, 下载DeepSeek-R1模型
2.1. 启动ollama
ollama start
2.2. 下载模型(根据硬件和需求选择,14b大小9.0, 7b对应 4.7G)
ollama pull deepseek-r1:1.5bollama pull deepseek-r1:7b ollama pull deepseek-r1:8b ollama pull deepseek-r1:14b ollama pull deepseek-r1:32b ollama pull deepseek-r1:70b ollama pull deepseek-r1:671b
2.3. 使用ollama运行DeepSeek-R1, 比如运行70亿参数的Deepseek-R1:7b模型(新开一个terminal)
ollama run deepseek-r1:7b
Step 3, 从浏览器界面交互,支持联网
Firefox或者Chrome浏览器下载插件Page Assist,分别如下:


以Firefox Page Assist为例,打开直接显示使用本地Ollama安装的模型,可以设置开启联网:

API设置可以使用OpenAI 兼容 API,付费使用671B满血版,不再“服务器繁忙。。。。。”

使用案例:

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