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使用Ollama、vLLM或Transformers在本地安装DeepSeek-R1的逐步指南
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
DeepSeek-R1是一个开源推理模型，拥有6710亿参数，采用专家混合架构，兼具性能与效率。其强化学习方法使其能够自主推理和自我验证，适用于数学和编码等复杂问题。在多个基准测试中，DeepSeek-R1表现优异，提供更好的推理洞察。
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关键要点
- DeepSeek-R1是一个开源推理模型，拥有6710亿参数，采用专家混合架构。
- 该模型在每次前向传递中仅激活370亿参数，平衡性能与效率。
- DeepSeek-R1采用强化学习方法，能够自主推理和自我验证，适用于数学和编码等复杂问题。
- 在多个基准测试中，DeepSeek-R1的表现优于OpenAI的o1和Claude Sonnet 3.5。
- 安装DeepSeek-R1的最低系统要求包括500GB磁盘空间和安装Jupyter Notebook或Nvidia Cuda。
- 提供了三种安装DeepSeek-R1的简单方法：Ollama、vLLM和Transformers。
- Ollama适合个人或小规模项目，安装简单，适合快速运行。
- vLLM适合生产环境，优化内存使用和高吞吐量，适合大规模应用。
- Transformers提供最大灵活性和控制，适合开发者和研究人员进行模型定制和实验。
- 通过NodeShift Cloud，管理DeepSeek-R1的部署变得更加简化，增强了可扩展性。
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