Nicksxs's Blog
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使用 LM Studio 在本地部署 Deepseek-R1 的蒸馏版大模型
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原文中文，约3000字，阅读约需7分钟。
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内容提要
深度求索公司推出的deepseek-v3和deepseek-r1大语言模型已达到顶级水平，且免费开源。尽管显卡资源需求较少，但训练成本高，普通用户难以部署全尺寸模型，通常只能使用小型蒸馏版本。LM Studio可在本地运行简化模型，适合学习和知识检索。
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关键要点
- 深度求索公司推出的deepseek-v3和deepseek-r1大语言模型已达到顶级水平，且免费开源。
- 训练deepseek模型所需的显卡资源较少，但训练成本高，普通用户难以部署全尺寸模型。
- 普通用户通常只能使用小型蒸馏版本，效果与全尺寸模型差距较大。
- deepseek的官方服务因需求过高而限流，市场上出现了许多浑水摸鱼的服务。
- 全尺寸模型的训练和推理需要大量显卡和高昂的能耗费用，普通用户难以承担。
- LM Studio可在本地运行简化模型，适合学习和知识检索。
- 使用LM Studio部署模型时需进行一些网络配置以便下载模型。
- 普通用户可以通过LM Studio使用小参数量的蒸馏版本模型进行知识检索和学习。
❓
延伸问答
deepseek-v3和deepseek-r1模型的特点是什么？
这两个模型已达到顶级水平，且是免费开源的。
为什么普通用户难以部署全尺寸的deepseek模型？
全尺寸模型需要大量显卡和高昂的能耗费用，普通用户难以承担。
LM Studio如何帮助用户使用deepseek模型？
LM Studio可以在本地运行简化模型，适合学习和知识检索。
使用LM Studio部署模型时需要注意什么？
需要进行网络配置以便下载模型，并可能需要替换镜像地址。
蒸馏版本模型与全尺寸模型的效果差距如何？
蒸馏版本的效果与全尺寸模型差距较大，类似于480P与4K视频的差异。
deepseek模型的训练成本大概是多少？
训练deepseek模型的总成本估计在560万美元左右。
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