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DeepSeek的火爆程度已经席卷大江南北，其应用前景广阔。尽管网络版和APP版已经表现出良好的性能，但真正将模型部署到本地才能实现独家定制的高效使用，让DeepSeek R1的深度思考真正以你为主，为你所用。
对于模型的体积问题，我们可以通过针对性的量化技术对其进行压缩，显著降低本地部署的门槛，甚至在消费级硬件如单台Mac Studio上也能运行。那么，如何在本地部署DeepSeek R1的671B（完整未蒸馏版本）模型呢？接下来将为您揭示一篇在海外很受欢迎的简明教程。
让我们了解一下模型选择的问题。原版DeepSeek R1 671B模型的文件体积高达720GB，这对于大多数人来说太大了。本文采用的是Unsloth AI在HuggingFace上提供的“动态量化”版本，该版本通过高质量量化显著缩小了模型体积。比如，DeepSeek-R1-UD-IQ1_M（671B，1.73-bit动态量化，158 GB）和DeepSeek-R1-Q4_K_M（671B，4-bit标准量化，404 GB）。根据硬件条件，可以选择合适的模型进行测试。
接下来，我们来看看硬件需求。部署这类大模型主要受制于内存和显存的容量。建议的配置如：四路RTX 4090（424 GB显存）、四通道DDR5 5600内存和ThreadRipper 7980X CPU。在此配置下，短文本生成的速度可以达到DeepSeek-R1-UD-IQ1_M为7-8 token/秒（纯CPU推理为4-5 token/秒），DeepSeek-R1-Q4_K_M为2-4 token/秒。更具性价比的选项如Mac Studio和高内存带宽的服务器也是不错的选择。云GPU服务器也是一个可考虑的选择。若硬件条件有限，可选择体积更小的1.58-bit量化版（131GB），可在单台Mac Studio或2Nvidia H100 80GB上运行。在这些硬件上的运行速度可达到10+ token/秒。接下来我们将详细介绍部署步骤。由于涉及内容较多和技术性较强，这里不再赘述具体步骤，但会提供关键信息和资源链接供读者参考。读者可以根据提供的步骤和链接自行完成模型的部署。最后一部分是初步测试的观察结果和结论建议。通过测试发现，Unsloth AI的动态量化版本在实际应用中表现出色，具有实用性和灵活性。在实际部署过程中遇到的问题和疑问可以在评论区分享交流。DeepSeek R1的本地部署为深度思考带来了更多可能性，期待其在未来有更广泛的应用。
