DeepSeek-R1，用Ollama跑起来

# DeepSeek-R1横空出世，超越OpenAI-o1，教你用Ollama跑起来

使用Ollama在本地运行DeepSeek-R1的操作指南。

DeepSeek-R1作为第一代推理模型，在数学、代码和推理任务上表现优异，与OpenAI-o1模型不相上下。

将此类模型部署到本地，可为AI应用带来更强隐私保护、定制化和可控性。

今天指导大家如何使用Ollama——一款AI模型管理和运行工具——在本地计算机上部署并运行DeepSeek-R1。

2 Ollama：运行助手

对于许多用户来说，如何在普通笔记本电脑上运行强大的AI模型是个难题。Ollama的出现，正是为了解决这一问题。Ollama是专为本地运行大语言模型设计的工具，操作简单，即便没有深厚的技术背景，也能轻松上手。

3 开始操作：环境设置

步骤1：安装Ollama

首先，需要在你的机器上安装并运行Ollama。

操作方法如下：前往Ollama官网(ollama.com)，下载与你操作系统匹配的版本。

步骤2：验证Ollama安装

打开终端或命令提示符，输入：

~ ollama --version 
ollama version is 0.5.7

步骤3：下载 DeepSeek-R1

通过 Ollama 下载 DeepSeek-R1 非常方便，在终端中运行这个命令即可：

~ ollama run deepseek-r1 
pulling manifest
pulling 96c415656d37...  88% ▕█████████████████████████████████████████████████       ▏ 4.1 GB/4.7 GB  6.0 MB/s   1m33s

根据你的网络速度，此过程可能耗时，请耐心等待。

步骤4：运行DeepSeek R1

下载完成后，就可以启动 DeepSeek-R1。使用这个命令：

~ ollama run deepseek-r1 
>>> Send a message (/? for help)

如此便成功在本地运行该模型！

4 体验DeepSeek-R1功能

完成部署后，接下来就是探索DeepSeek-R1的强大功能。以下是几个典型应用场景：

送礼功能

魔法棒🪄指令：

>>> /
你是一个资深的熟悉电商业务技术系统设计的架构师，请你在一个成熟的电商平台上实现一个送礼功能，即送礼用户下单购买一个商品时，不需要填写地址，送礼用户完成支付后把这个订单分享给另外一个人，比如他的朋友，由他的朋友来填写地址，然后这个订单才算完成，并开始发货履约。

5 常见问题排查

即便使用像 Ollama 这样用户友好的工具，在使用时仍可能遇到一些小问题，以下是一些常见问题的解决方法：

问题：Ollama无法找到DeepSeek-R1

如果你收到Ollama找不到DeepSeek-R1的错误提示，可尝试运行 ollama list 命令。

~ ollama list 
NAME                       ID              SIZE      MODIFIED
deepseek-r1:32b            38056bbcbb2d    19 GB     7 hours ago
deepseek-r1:latest         0a8c26691023    4.7 GB    9 hours ago
ggml-vocab-qwen2:latest    71dd1769087f    5.9 MB    2 days ago

若列表中未显示DeepSeek-R1，说明模型未正确下载。此时可重新拉取模型：

~ ollama pull deepseek-r1 

6 本地AI的未来：DeepSeek-R1带来的无限可能

通过在本地运行DeepSeek-R1，我们可以深入思考其更深远的意义。将如此强大的AI模型部署到本地，不仅是技术上的突破，更对未来AI发展具有深远的展望价值。

此模式把先进语言模型的强大能力直接赋予用户，为实验和定制化带来了更多可能性，同时也更好地保护了隐私。以下是一些潜在的应用场景：

• 开发者可为特定行业打造高度专业化的AI助手；
• 研究人员可在本地环境中对AI模型进行实验，无需依赖云服务；
• 注重隐私的用户可在不共享数据的情况下，享受先进AI带来的便利。

以上列举应用场景只是冰山一角，DeepSeek-R1的潜力远不止于此，其拥有着无限广阔的发展前景，有望为AI领域带来更多创新和变革。

7 使用 Apidog 进行 API 测试

通过Ollama在本地运行DeepSeek-R1，你可以在自己的设备上直接利用强大的AI能力。按照本指南的步骤操作，即可完成模型的部署、运行，并将其轻松集成到你的项目中，完全掌控数据和运行环境。